【摘 要】
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为了描述空间相关关系的复杂性,文章结合Pair-copula函数将空间相关结构分解成双变量之间的条件相关。对Pair-copula空间分析模型提出了边缘分布参数及相关结构参数的贝叶斯
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(13CTJ016),重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0067),重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600610)
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为了描述空间相关关系的复杂性,文章结合Pair-copula函数将空间相关结构分解成双变量之间的条件相关。对Pair-copula空间分析模型提出了边缘分布参数及相关结构参数的贝叶斯估计,结合实际数据探讨了高斯随机场下的先验分布选择问题,给出了未知参数后验分布函数。提出了基于Pair-copula函数的空间预测方法,并通过交叉验证,与传统空间预测方法的预测精度进行了比较。结果表明,Pair-copula空间预测方法在对复杂空间数据的分析上具有明显的优势。
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