Spatially Correlated Model Selection Method

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2017

3330344490 / 9783330344495

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A variable selection method for spatial data is presented. It is assumed that the spatial process is non-stationary as a whole but is piece-wise stationary. The pieces where the spatial process is stationary are called regions. The variable selection approach accounts for two sources of correlation: (1) the spatial correlation of the data within the regions, and (2) the correlation of adjacent regions. The variable selection is carried out by including indicator variables that characterize the significance of the regression coefficients. The Ising distribution as prior for the vector of indicator variables, models the dependence of adjacent regions. We present a case study on brook trout data where the response of interest is the pres- ence/absence of the fish at sites in the eastern United States. We find that the method outperforms the case of the probit regression where the spatial field is assumed stationary and isotropic. Additionally, the method outperformed the case where multiple regions are assumed independent of their neighbors.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783330344495

Titel
Spatially Correlated Model Selection Method
Autor
Ciro Velasco-Cruz
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing
Erscheinungsjahr
2017
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3330344490
ISBN-13
9783330344495
Artikelgewicht
203 Gramm
Abmessungen
220x150x9 mm

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