【摘 要】
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为解决农作物产量预测中的相依性问题,在贝叶斯层次模型的基础上,使用GB2分布替代正态、逻辑斯特等分布形式,并对其尺度、形状、峰度、偏度参数同时引入时间效应t以及采用克里金方法体现的空间效应,与此同时在模型中增加多种协变量以探究影响产量的因素.基于山东省小麦产量数据的实证结果表明:相较于对时间趋势和产量分布分别拟合的两步法,嵌入式模型更好的模拟农产量的时空相依特征、减少预测误差的叠加;GB2分布的引入为拟合农产量提供更大的灵活性;克里金方法的引入改进了模型的预测效果.基于克里金方法的嵌入式时空模型可有效提高
【机 构】
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中国人民大学统计学院,北京市,100872
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为解决农作物产量预测中的相依性问题,在贝叶斯层次模型的基础上,使用GB2分布替代正态、逻辑斯特等分布形式,并对其尺度、形状、峰度、偏度参数同时引入时间效应t以及采用克里金方法体现的空间效应,与此同时在模型中增加多种协变量以探究影响产量的因素.基于山东省小麦产量数据的实证结果表明:相较于对时间趋势和产量分布分别拟合的两步法,嵌入式模型更好的模拟农产量的时空相依特征、减少预测误差的叠加;GB2分布的引入为拟合农产量提供更大的灵活性;克里金方法的引入改进了模型的预测效果.基于克里金方法的嵌入式时空模型可有效提高小麦产量预测的准确性、降低区域产量保险费率.
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