Partition-Based Nonstationary Covariance Estimation Using the Stochastic Score Approximation
Partition-Based Nonstationary Covariance Estimation Using the Stochastic Score Approximation
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使用随机分数近似的基于分区的非平稳协方差估计
DOI：
10.1080/10618600.2022.2044830
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发表时间：
2022
影响因子：
2.4
通讯作者：
Fuentes, Montserrat
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Muyskens, Amanda;Guinness, Joseph;Fuentes, Montserrat
我们介绍的计算方法，允许一个灵活的非平稳空间模型的有效估计时，字段大小太大，直接计算的多元正态似然。在该方法中，场被定义为全局平稳过程和局部平稳过程的加权空间变化线性组合。通常在这样的模型中，在其实际应用中的困难是在定义的边界的本地进程，因此，我们描述了一个这样的选择过程，一般捕捉复杂的非平稳关系。我们推广使用的随机近似的分数方程在这种非平稳的情况下，并提供工具，用于评估近似分数在O（n log n）操作和O（n）存储数据的一个子集上的网格。我们进行了各种模拟，以探索所提出的方法的有效性和速度，并通过预测平均日温度得出结论。本文的补充材料可在网上查阅。
We introduce computational methods that allow for effective estimation of a flexible nonstationary spatial model when the field size is too large to compute the multivariate normal likelihood directly. In this method, the field is defined as a weighted spatially varying linear combination of a globally stationary process and locally stationary processes. Often in such a model, the difficulty in its practical use is in the definition of the boundaries for the local processes, and therefore, we describe one such selection procedure that generally captures complex nonstationary relationships. We generalize the use of a stochastic approximation to the score equations in this nonstationary case and provide tools for evaluating the approximate score in O(n log n) operations andO(n) storage for data on a subset of a grid. We perform various simulations to explore the effectiveness and speed of the proposed methods and conclude by predicting average daily temperature. Supplementary materials for this article are available online.
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