多协变量下的非平稳地理统计建模

基于模型的地理统计（MBG）是空间统计学的一个子领域，专注于使用在离散位置收集的数据来预测连续的空间现象。地理统计模型通常依赖于平稳性和各向同性性的假设，以实现实际和概念上的简单性。然而，另一种视角涉及考虑非平稳性，其中统计特征在研究区域内各处都有所不同。虽然先前的工作探索了非平稳过程，特别是利用协变量信息来解决非平稳性问题，但本研究通过纳入多个协变量并提出不同的构建非平稳过程的方法来扩展这些概念。通过仿真研究，展示了选择合适非平稳过程的重要性。随后将所提出的方法应用于莫桑比亚的疟疾流行病数据分析，展示了其实际效用。