[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2021
Citations5113
h-index41
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 20
تعداد شماره ها: 39
تعداد مشاهده ی مقالات: 4067404
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 1163485

مقالات دریافت شده: 883
مقالات پذیرفته شده: 375
مقالات رد شده: 494
مقالات منتشر شده: 372

نرخ پذیرش: 42.47
نرخ رد: 55.95

میانگین دریافت تا پذیرش: 395 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.6 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 491.7 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
رویکرد بیزی و گروه بندی وکیا در برآورد ناپارامتری کوواریانس فضایی نامانا برای مه داده ها
فاطمه قاسمی ، علی محمدیان مصمم* ، خورخه متیو
چکیده:   (27 مشاهده)
در این مقاله، به برآورد ناپارامتری ساختار همبستگی نامانا در داده‌های فضایی با اندازه بزرگ پرداخته می‌شود. روش پیشنهادی، رویکردی بیزی مبتنی بر گروه‌بندی است که توسعه‌ای از تقریب وکیا محسوب می‌شود و بر فرض استقلال شرطی داده‌های مرتب‌شده بنا شده است. این فرض منجر به تنک‌سازی ماتریس دقت و تجزیه چولسکی تنک می‌گردد و امکان مدل‌سازی فرایند گاوسی $n$-متغیره را به‌صورت دنباله‌ای از رگرسیون‌های خطی بیزی فراهم می‌آورد. مرتب‌سازی داده‌ها با روش ماکسیمم ‌کردن کمترین فاصله، عملکرد مدل را بهبود می‌بخشد. افزون‌براین، اعمال الگوریتم گروه‌بندی روی داده‌های مرتب‌شده با حذف وابستگی‌های ضعیف بین موقعیت‌ها، ساختار کوواریانس را به‌صورت بلوک‌بندی‌شده و فوق‌العاده تنک تعریف می‌کند که منجر به کاهش چشمگیر بار محاسباتی و افزایش دقت مدل می‌شود. نتایج شبیه‌سازی و تحلیل داده‌های واقعی نشان می‌دهد که نمونه‌های به‌دست‌آمده از توزیع پسین، بازه‌های عدم قطعیت کوچکتری نسبت به روش‌های بدون گروه‌بندی دارند.
واژه‌های کلیدی: رگرسیون خطی بیزی، عامل چولسکی، استقلال شرطی، تقریب وکیا، گروه بندی
متن کامل [PDF 449 kb]   (25 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: آمار فضایی
دریافت: 1404/6/25 | پذیرش: 1405/6/10
فهرست منابع
1. محمدزاده، م.، ( ۱۳۹۸ )، آمار فضایی و کاربردهای آن، چاپ سوم، مرکز نشر آثار علمی دانشگاه تربیت مدرس، تهران،
2. محمدیان مصمم، ع. و محمدی، س. ( ۱۳۹۸ )، برآورد تابع کوواریانس فضایی با استفاده از روش درستنمایی مرکب بلوکی تفاضلی، نشریه علوم آماری،۱۲ (۲) ، ۵۲۵- ۵۱۳ .
3. محمدیان مصمم، ع.، عباسی، ا. و متیو، خ. ( ۱۴۰۱ )، کاربست رهیافت بیزی در مدل سازی فضایی ‑زمانی داده های جرم ، نشریه علوم آماری، ۱۶(۲)، ۴۳۵−۴۴۸ .
4. Banerjee, S., Carlin, B. P., and Gelfand, A. E, (2003), Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data, Chapman and Hall/CRC. [DOI:10.1201/9780203487808]
5. Banerjee, S., Gelfand, A. E., Finley, A. O., and Sang, H, (2008), Gaussian Predictive Process Models for Large Spatial Data Sets, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology),70(4), 825-848. [DOI:10.1111/j.1467-9868.2008.00663.x] [PMID] []
6. Banerjee, S., Guhaniyogi, R., and Finley, A.O. (2023), Localized Gaussian Processes for Large Spatial Data, Biometrika, 110(2), 327-345.
7. Cressie, N. (2015), Statistics for Spatial Data. John Wiley & Sons.
8. Cressie, N., and Johannesson, G, (2008), Fixed Rank Kriging for Very Large Spatial Data Sets, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 70(1), 209-226. [DOI:10.1111/j.1467-9868.2007.00633.x]
9. ressie, N., and Wikle, C. K, (2011), Statistics for Spatio-Temporal Data, John Wiley & Sons.
10. Datta, A., Banerjee, S., Finley, A. O., and Gelfand, A. E, (2016), Hierarchical Nearest-Neighbor Gaussian Process Models for Large Geostatistical Datasets, Journal of the American Statistical Association, 111(514), 800-812. [DOI:10.1080/01621459.2015.1044091] [PMID] []
11. Drineas, P., Mahoney, M. W., and Muthukrishnan, S, (2006, August), Subspace Sampling and Relative-Error Matrix Approximation: Column-Based Methods, In International Workshop on Approximation Algorithms for Combinatorial Optimization, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 316-326. [DOI:10.1007/11830924_30]
12. Du, J., Zhang, H., and Mandrekar, V, (2009), Fixed-Domain Asymptotic Properties of Tapered Maximum Likelihood Estimators, Journal of the American Statistical Association, 37, 3330-3361. [DOI:10.1214/08-AOS676]
13. Eidsvik, J., Shaby, B. A., Reich, B. J., Wheeler, M., and Niemi, J, (2014), Estimation and Prediction in Spatial Models with Block Composite Likelihoods, Journal of Computational and Graphical Statistics, 23(2), 295-315. [DOI:10.1080/10618600.2012.760460]
14. Finley, A. O., Sang, H., Banerjee, S., and Gelfand, A. E, (2009), Improving the Performance of Predictive Process Modeling for Large Datasets, Computational Statistics & Data Analysis, 53(8), 2873-2884. [DOI:10.1016/j.csda.2008.09.008] [PMID] []
15. Fuentes, M, (2007), Approximate Likelihood for Large Irregularly Spaced Spatial Data, Journal of the American Statistical Association, 102(477), 321-331. [DOI:10.1198/016214506000000852] [PMID] []
16. Furrer, R., Genton, M. G., and Nychka, D, (2006), Covariance Tapering for Interpolation of Large Spatial Datasets, Journal of Computational and Graphical Statistics, 15(3), 502-523. [DOI:10.1198/106186006X132178]
17. Gelman, A., and Rubin, D. B, (1992), Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences, Statistical Science, 7(4), 457-472. [DOI:10.1214/ss/1177011136]
18. Guinness, J, (2018), Permutation and Grouping Methods for Sharpening Gaussian Process Approximations, Technometrics, 60(4), 415-429. [DOI:10.1080/00401706.2018.1437476] [PMID] []
19. Huang, J. Z., Liu, N., Pourahmadi, M., and Liu, L, (2006), Covariance Matrix Selection and Estimation via Penalised Normal Likelihood, Biometrika, 93(1), 85-98. [DOI:10.1093/biomet/93.1.85]
20. Kang, E. L., and Cressie, N, (2011), Bayesian Inference for the Spatial Random Effects Model, Journal of the American Statistical Association, 106(495), 972-983. [DOI:10.1198/jasa.2011.tm09680]
21. Katzfuss, M., and Cressie, N, (2011), Spatio-Temporal Smoothing and EM Estimation for Massive Remote-Sensing Data Sets, Journal of Time Series Analysis, 32(4), 430-446. [DOI:10.1111/j.1467-9892.2011.00732.x]
22. Katzfuss, M., and Guinness, J, (2021), A General Framework for Vecchia Approximations of Gaussian Processes, Statistical Science, 36(1), 124-141. [DOI:10.1214/19-STS755]
23. Kaufman, C. G., Schervish, M. J., and Nychka, D. W, (2008), Covariance Tapering for Likelihood-Based Estimation in Large Spatial Data Sets, Journal of the American Statistical Association, 103(484), 1545-1555. [DOI:10.1198/016214508000000959]
24. Kay, J. E., Deser, C., Phillips, A., Mai, A., Hannay, C., Strand, G., ... and Vertenstein, M. (2015), The Community Earth System Model (CESM) Large Ensemble Project: A Community Resource for Studying Climate Change in the Presence of Internal Climate Variability, Bulletin of the American Meteorological Society, 96(8), 1333-1349. [DOI:10.1175/BAMS-D-13-00255.1]
25. Kidd, B., and Katzfuss, M, (2022), Bayesian Nonstationary and Nonparametric Covariance Estimation for Large Spatial Data (with discussion), Bayesian Analysis, 17(1), 291-351. [DOI:10.1214/21-BA1273]
26. Mohammadzadeh, M. (2019). Spatial Statistics and Its Applications. 3rd ed. Tarbiat Modares University Press,Tehran.
27. Mosammam, A. M. and Mohammadi, S. (2019). Estimating of Spatial Covariance Function Using Block Differenced Composite Likelihood. Journal of Statistical Sciences, 12(2), 513-525. [DOI:10.29252/jss.12.2.513]
28. Mosammam, A. M., Abbasi, E., and Mateu, J. (2022). Bayesian Approach for Modelling of Spatio-Temporal Crime Data. Journal of Statistical Sciences, 16(2), 435-448. [DOI:10.52547/jss.16.2.435]
29. Mosammam, A. M, (2025), On the Frequency Domain Composite Likelihood Methods for Estimating Space-Time Covariance Functions for Large Datasets, Communications in Statistics-Simulation and Computation,54(4), 1146-1160. [DOI:10.1080/03610918.2023.2273211]
30. Rue, H., and Held, L, (2005), Gaussian Markov Random Fields: Theory and Applications, Chapman and Hall/CRC. [DOI:10.1201/9780203492024]
31. Sang, H., and Huang, J. Z. (2012), A Full Scale Approximation of Covariance Functions for Large Spatial Data Sets, Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 74(1), 111-132. [DOI:10.1111/j.1467-9868.2011.01007.x]
32. Schabenberger, O., and Gotway, C. A, (2004), Statistical Methods for Spatial Data Analysis, Chapman and Hall/CRC Texts in Statistical Science, Chapman and Hall/CRC.
33. Schafer, F., Sullivan, T. J., and Owhadi, H, (2021b), Compression, Iinversion, and Approximate PCA of Dense Kernel Matrices at Near-Linear Computational Complexity, Multiscale Modeling & Simulation, 19(2), 688-730. [DOI:10.1137/19M129526X]
34. Scheidegger, A, (2012), Implementation of A Generic Adaptive Monte Carlo Markov Chain sampler. R package adaptMCMC, version 1.4. Available at https://cran.r-project.org/package=adaptMCMC.
35. Shaby, B., and Ruppert, D, (2012), Tapered covariance: Bayesian Estimation and Asymptotics, Journal of Computational and Graphical Statistics, 21(2), 433-452. [DOI:10.1080/10618600.2012.680819]
36. Stein, M. L., Chi, Z., and Welty, L. J, (2004), Approximating Likelihoods for Large Spatial Data Sets, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 66(2), 275-296. [DOI:10.1046/j.1369-7412.2003.05512.x]
37. Varin, C., Reid, N., and Firth, D, (2011), An Overview of Composite Likelihood Methods, Statistica Sinica, 21, 5-42.
38. Vecchia, A. V, (1988), Estimation and Model Identification for Continuous Spatial Processes, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 50(2), 297-312. [DOI:10.1111/j.2517-6161.1988.tb01729.x]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.09 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4722