On identifiability and consistency of the nugget in Gaussian spatial process models
On identifiability and consistency of the nugget in Gaussian spatial process models
复制标题
高斯空间过程模型中块金的可识别性和一致性
DOI：
10.1111/rssb.12472
复制
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Banerjee, Sudipto
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tang, Wenpin;Zhang, Lu;Banerjee, Sudipto
在地质统计学中流行的空间过程模型通常将观测数据表示为平滑的潜在过程和白噪声的总和。白噪声的变化归因于测量误差或微尺度变化，被称为“块金”。在填充渐近的框架下，我们正式地建立了基于高斯过程的空间模型中的金块的可辨识性和一致性的结果，即样本大小在有界的采样域内增加。我们的工作推广了不含块核的空间模型的固定域渐近结果。更具体地说，我们建立了Matérn协方差函数中参数的可辨识性以及它们的极大似然估计在存在由于块金引起的不连续时的相合性。我们还提供了模拟研究，以证明可辨识量在空间内插中的作用。
Spatial process models popular in geostatistics often represent the observed data as the sum of a smooth underlying process and white noise. The variation in the white noise is attributed to measurement error, or microscale variability, and is called the ‘nugget’. We formally establish results on the identifiability and consistency of the nugget in spatial models based upon the Gaussian process within the framework of in-fill asymptotics, that is the sample size increases within a sampling domain that is bounded. Our work extends results in fixed domain asymptotics for spatial models without the nugget. More specifically, we establish the identifiability of parameters in the Matérn covariogram and the consistency of their maximum likelihood estimators in the presence of discontinuities due to the nugget. We also present simulation studies to demonstrate the role of the identifiable quantities in spatial interpolation.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1007/978-3-642-17086-7
发表时间：
2012
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
E. Porcu;J. Montero;Martin Schlather
通讯作者：
E. Porcu;J. Montero;Martin Schlather
DOI：
--
发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
--
作者：
E. Anderes
通讯作者：
E. Anderes
基于核的空间中特征函数的逼近
影响因子：
1.7
作者：
G. Santin;R. Schaback
通讯作者：
R. Schaback
随机场线性预测渐近最优性的一个简单条件
DOI：
--
发表时间：
1993
期刊：
影响因子：
--
作者：
M. Stein
通讯作者：
M. Stein
影响因子：
1.4
作者：
Huann-Sheng Chen;D. Simpson;Z. Ying
通讯作者：
Huann-Sheng Chen;D. Simpson;Z. Ying