生态数据中自相关建模的基函数方法
应用统计
2016-06-21 v1
摘要
分析生态数据通常需要对由空间和时间过程产生的自相关进行建模。许多用于处理自相关的统计方法可以被视为包含基函数的回归模型。理解基函数的概念使生态学家能够修改常用的生态模型以考虑自相关，从而改善推断和预测精度。理解基函数的性质对于评估空间或时间序列模型的拟合度、检测隐藏形式的多重共线性以及分析大型数据集至关重要。我们介绍了与基函数相关的重要概念和性质，并说明了几种工具和技术，供生态学家在生态数据中对自相关进行建模时使用。
引用
@article{arxiv.1606.05658,
title = {The basis function approach for modeling autocorrelation in ecological data},
author = {Trevor J. Hefley and Kristin M. Broms and Brian M. Brost and Frances E. Buderman and Shannon L. Kay and Henry R. Scharf and John R. Tipton and Perry J. Williams and Mevin B. Hooten},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.05658},
year = {2016}
}