使用集成嵌套拉普拉斯近似(INLA)拟合复杂空间点过程模型的工具箱
应用统计
2013-01-10 v1
摘要
本文开发了一套方法，为常规地将复杂模型拟合到真实空间点模式数据提供了一个工具箱。我们考虑基于对数高斯考克斯过程的模型，并通过构造协变量在这些模型中引入局部交互。这使我们能够使用集成嵌套拉普拉斯近似，并显著加快推断任务。此外，模型比较和模型评估的方法促进了建模过程。该方法的性能通过模拟研究进行了评估。为了展示该方法的多功能性，我们将模型拟合到两个相当不同的例子：一个带有协变量的大型雨林数据集和一个具有多重标记的点模式。
引用
@article{arxiv.1301.1817,
title = {A toolbox for fitting complex spatial point process models using integrated nested Laplace approximation (INLA)},
author = {Janine B. Illian and Sigrunn H. Sørbye and Håvard Rue},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.1817},
year = {2013}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/11-AOAS530 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)