流行病学问题中样条法与克里金法的比较
应用统计
2009-08-21 v1
摘要
分析不同类型数据集的方法多种多样。当数据基于其各自位置相互依赖时，即定义为空间数据。样条法（Spline）和克里金法（Kriging）是两种用于插值和预测空间数据的方法。在某些条件下，这些方法是等价的，但在实践中它们表现出不同的行为。数据量仅能在被选为采样点的位置上观测到，因此，预测其他位置的数据值至关重要。本文描述了样条法与克里金法之间的联系，随后针对一个流行病学二维真实数据集（在地质经度和纬度维度上观测数据），研究了这两种方法的行为。性能比较表明，对于该数据集，克里金法的表现优于样条法。
引用
@article{arxiv.0711.4883,
title = {Comparison of Spline with Kriging in an Epidemiological Problem},
author = {Roshanak Alimohammadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:0711.4883},
year = {2009}
}
备注
Submitted to the Electronic Journal of Statistics (http://www.i-journals.org/ejs/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)