БИНОМИАЛЬНАЯ УСЛОВНО АВТОРЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ ДАННЫХ И ЕЕ ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
Аннотация
Разработана биномиальная условно авторегрессионная модель пространственно-временных данных. Исследованы вероятностные свойства этой модели. Построены оценки максимального правдоподобия параметров модели на основе наблюдаемых пространственно-временных данных. Представлены результаты компьютерных экспериментов.
Об авторах
Ю. С. ХАРИН
НИИ прикладных проблем математики и информатики Белорусского государственного университета, Минск
Беларусь
член-корреспондент
Беларусь
член-корреспондент
М. К. ЖУРАК
НИИ прикладных проблем математики и информатики Белорусского государственного университета, Минск
Беларусь
Беларусь
Список литературы
1. Handbook of spatial statistics / A. E. Gelfand [et al.]. – Boca Raton, 2010.
2. Zhuang, L. Spatio-temporal modeling of sudden infant death syndrome data / L. Zhuang, N. Creesie // Stat. Methodol. – 2012. – Vol. 9, N 1–2.
3. Rumisha, S. F. Modelling heterogeneity in malaria transmission using large sparse spatio-temporal entomological data / S. F. Rumisha, T. Smith, S. Abdulla // Global Health Action. – 2014. – Vol. 7.
4. Spatio-temporal modeling of sparse geostatistical malaria sporozoite rate data using a zero inflated binomial model / N. Amek [et al.] // Spatial and Spatio-temporal J. of Epidemiology. – 2011. – Vol. 2, N 4.
5. Hierarchical Bayesian spatiotemporal analysis of revascularization odds using smoothing splines / G. L. Silva [et al.] // Stat. Med. – 2008. – Vol. 15, N 27(13).
6. Kharin, Yu. Statistical Analysis of Spatio-Temporal Data Based on Poisson Conditional Autoregressive Model / Yu. Kharin, M. Zhurak // Informatica. – 2015. – Vol. 26, N 1. – P. 67–87.
7. Харин, Ю. С. Пуассоновская условно авторегрессионная модель и ее оценивание на основе пространственно-временных данных / Ю. С. Харин, M. К. Журак // Весцi НАН Беларусi. Сер. фiз.-мат. навук. – 2013. – № 3. – С. 22–30.
8. Ширяев, А. Н. Вероятность / А. Н. Ширяев. – М.: МГУ, 1957.
Рецензия
Просмотров: 867
Послать статью по эл. почте 