BAYESIAN PREDICTION IN SPATIAL DATA ANALYSIS
When spatial data are realization of a Gaussian model with parametric mean and covariance functions, then the function of observations that minimizes mean square prediction error depends on some unknown parameters. Usually these parameters are replaced by their estimates to obtain the plug-in predictor. But, this method has some problems in estimation of the parameters and the optimality and mean square error of the spatial predictor. In this paper, the problems related to plug-in method are discussed and to avoid them, the Bayesian approach for spatial prediction is proposed. Then the Bayesian spatial prediction for Gaussian and Trans Gaussian models according to observations, that may contain noise, are derived. Next, in a simulation study, the adequacy of Bayesian prediction is compared with plug-in prediction. Finally, a numerical example illustrates the Bayesian spatial prediction of rainfall in a region at the north of Iran.
پرداخت حق اشتراک به معنای پذیرش "شرایط خدمات" پایگاه مگیران از سوی شماست.
اگر عضو مگیران هستید:
اگر مقاله ای از شما در مگیران نمایه شده، برای استفاده از اعتبار اهدایی سامانه نویسندگان با ایمیل منتشرشده ثبت نام کنید. ثبت نام
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.