存在多元复杂性时的地质统计学：多重高斯变换的比较
统计方法学
2025-03-07 v2 应用统计
摘要
多元地质统计学最具挑战性的方面之一是处理变量之间的复杂关系。常用于建模多个变量的地质统计协同模拟与空间去相关方法，在存在多元复杂性时效果不佳。另一方面，多重高斯变换旨在处理复杂的多元关系，例如非线性、异方差性和地质约束。这些方法将变量转换为可独立模拟的相互独立的多重高斯因子。本研究比较了以下多重高斯变换的性能：基于旋转的迭代高斯化、投影追踪多元变换和流变换。采用具有二元复杂性的案例研究来评估和比较变换后数值的实现结果。为此，应用了常用的地质统计验证指标，包括多元正态性检验、二元关系的再现以及直方图和变异函数验证。基于大多数指标，三种方法产生的结果质量相似。最明显的差异是前向与反向变换的执行速度，其中流变换要慢得多。
引用
@article{arxiv.2210.10461,
title = {Geostatistics in the presence of multivariate complexities: comparison of multi-Gaussian transforms},
author = {Sultan Abulkhair and Peter A. Dowd and Chaoshui Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10461},
year = {2025}
}