基于配对的空间高斯随机场复合似然方法比较
统计方法学
2013-05-27 v1
摘要
近年来，提出用于估计地统计数据协方差函数的方法引起了越来越多的关注。其中，最大似然估计量在处理高斯模型时具有优良特性。然而，当观测数量非常大时，最大似然法变得不切实际。在本文中，我们回顾了一些解决方案，并在统计效率损失和计算负担方面对它们进行了对比。具体而言，我们聚焦于三种基于配对的加权复合似然函数，并将它们与协方差 tapering 方法进行了比较。推导了这三种估计方法的渐近性质。我们通过理论示例、模拟实验以及分析美国气象站年总降水异常数据集，阐述了这些方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1305.5594,
title = {Comparing composite likelihood methods based on pairs for spatial Gaussian random fieldsM},
author = {Moreno Bevilacqua and Carlo Gaetan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1305.5594},
year = {2013}
}
备注
27 pages,6 figures