多变量空间和时空协方差中的反射性非对称性
统计方法学
2026-01-29 v1
摘要
在分析多变量空间数据和单变量时空数据时,人们普遍认识到可能存在非对称的依赖关系,这可通过在高斯过程框架内使用非对称(矩阵或时空)协方差函数来处理。本文引入了一种新的构建非对称时空协方差的范例,我们称之为"反射性非对称",通过利用最近引入的多变量空间数据模型来实现。我们首先提供了反射性非对称多变量空间模型的新结果,以扩展其适用性。随后,我们提出了其非对称时空扩展,其来自与拉格朗日非对称时空协方差截然不同的视角。新模型的参数更少,一个参数同时控制空间和时间边缘协方差,标准可分离模型是其特例。在模拟研究和分析频繁研究的爱尔兰风数据时,这些新模型在模型拟合和预测性能方面都有所改善,且更容易估计。这些特征表明，这些模型具有广泛的应用前景,用于改进环境等空间时空数据的分析。
引用
@article{arxiv.2601.20132,
title = {Connecting reflective asymmetries in multivariate spatial and spatio-temporal covariances},
author = {Drew Yarger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.20132},
year = {2026}
}