[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2021
Citations4714
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 20
تعداد شماره ها: 40
تعداد مشاهده ی مقالات: 4473771
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 1378928

مقالات دریافت شده: 894
مقالات پذیرفته شده: 385
مقالات رد شده: 496
مقالات منتشر شده: 382

نرخ پذیرش: 43.06
نرخ رد: 55.48

میانگین دریافت تا پذیرش: 393 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.6 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 493.3 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مدل‌سازی بیزی داده‌های فضایی-زمانی چوله با میدان تصادفی منعطف و همبستگی مترن مبتنی بر الگوریتم همیلتونی تطبیقی
امید کریمی* ، فاطمه حسینی
چکیده:   (23 مشاهده)
داده‌های فضایی-زمانی اغلب دارای توزیع‌های چوله هستند که مدل‌سازی آن‌ها با چالش‌هایی همراه است. میدان‌های تصادفی چوله گاوسی یکی از رویکردهای متداول برای تحلیل این داده‌ها هستند، اما برخی از این مدل‌ها با مشکلاتی مانند پیچیدگی محاسباتی و عدم شناسایی‌پذیری مواجه‌اند. در این مقاله، یک چارچوب بیزی برای مدل‌سازی داده‌های فضایی-زمانی چوله بر پایه میدان تصادفی چوله گاوسی بسته و منعطف پیشنهاد شده است که ویژگی‌هایی مانند شناسایی‌پذیری و بسته بودن تحت عملیات حاشیه‌سازی و شرطی‌سازی را داراست. این مدل با بهره‌گیری از تابع همبستگی مترن، انعطاف‌پذیری مناسبی در مدل‌سازی ساختارهای همبستگی فضایی-زمانی فراهم می‌کند. تحلیل بیزی مدل با استفاده از الگوریتم مونت‌کارلویی همیلتونی انجام  و در یک مطالعه شبیه‌سازی، عملکرد آن با روش‌های متداول مونت‌کارلویی زنجیر  مارکوفی مقایسه شد. در نهایت، کارایی مدل در تحلیل داده‌های  آلودگی هوا PM-10 نیز مورد بررسی قرار گرفت.
واژه‌های کلیدی: الگوریتم همیلتونی تطبیقی، تابع همبستگی مترن، بازنمایی دون‌رتبه، مدل سلسله‌مراتبی بیزی، آلودگی ذرات معلق PM10
متن کامل [PDF 2731 kb]   (15 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: آمار فضایی
دریافت: 1405/3/4 | پذیرش: 1405/12/10
فهرست منابع
1. حسینی، ف. و کریمی، ا. )۱۴۰۲(، میدان تصادفی چوله نرمال بسته منعطف برای تحلیل داده‌های فضایی چوله. مجله علوم آماری، ۱۷)۲(، ۳۷۱-۳۸۸.
2. حسینی، ف. و کریمی، ا. )۱۴۰۳(، تحلیل بیزی متغیرهای پنهان در مدل‌های آمیخته خطی تعمیم‌یافته فضایی با میدان تصادفی مانای چوله گاوسی، مجله علوم آماری، ۱۸)۱(، ۵۷-۷۲.
3. Allard, D. and Naveau, P. (2007), A New Spatial Skew¬Normal Random Field Model. Communications in Statistics-Theory and Methods, 36, 1821-1834. [DOI:10.1080/03610920601126290]
4. Arellano¬-Valle, R. B., Genton, M. G. and Ferreira, M. A. R. (2021), Spatio¬temporal Skew¬t Process Models for the Analysis of Environmental Data, Spatial Statistics, 45, 100521.
5. Azzalini, A. and Capitanio, A. (2005), A Class of Multivariate Skew Distributions with Applications to Multivariate Skew¬t Distributions, Scandinavian Journal of Statistics, 32(2), 159-188. [DOI:10.1111/j.1467-9469.2005.00426.x]
6. Bakshi, A. (2023), Spatio¬-Temporal Modeling, Dynamic Time Series Models using R¬INLA: An Applied Perspective, Chapman and Hall/CRC.
7. Betancourt, M. (2017), A Conceptual Introduction to Hamiltonian Monte Carlo, arXiv preprint, arXiv:1701.02434.
8. Castro-¬Campos, B., Gómez¬Rubio, V., and Mínguez, R. (2023), Bayesian Modeling and Clustering for Spatio-¬Temporal Areal Data: An Application to Italian Unemploy¬ Ment, Spatial Statistics, 56, 100754.
9. Cressie, N. and Wikle, C. K. (2015), Statistics for Spatio¬Temporal Data, John Wiley & Sons.
10. Genton, M. G. (2004), Skew¬-Elliptical Distributions and Their Applications: a Review, Journal of Multivariate Analysis, 89(1), 49-73. [DOI:10.1201/9780203492000]
11. Fin, F., Idris, M. Y., Wang, Y., Banerjee, S. and Rue, H. (2024), Scalable Spatio-Tem¬poral Prediction with Bayesian Neural Fields, Nature Communications, 15, 1234. [DOI:10.1038/s41467-024-51477-5] [PMID] []
12. Hoffman, M. D. and Gelman, A. (2014), No-¬U-¬Turn Sampler: Adaptively Setting Path Lengths in Hamiltonian Monte Carlo, Journal of Machine Learning Re¬search, 15(1), 1593-1623.
13. Hirt, M., Titsias, M. and Dellaportas, P. (2021), Entropy-¬Based Adaptive Hamiltonian Monte Carlo, Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 34, 28482-28495.
14. Hosseini, F. and Karimi, O. (2024), Flexible Closed Skew Normal Random Field to Analysis Skew Spatial Data, Journal of Statistical Sciences, 17(2), 371-388. [DOI:10.61186/jss.17.2.12]
15. Hosseini, F. and Karimi, O. (2024), Bayesian Analysis of Latent Variables in Spatial GLM Models with Stationary Skew Gaussian Random Field, Journal of Statistical Sciences, 18(1), 57-72.
16. Neal, R. M. (2011), MCMC using Hamiltonian dynamics, In: Handbook of Markov Chain Monte Carlo, Chapman and Hall/CRC. [DOI:10.1201/b10905-6] [PMID]
17. Nychka, D., Bandyopadhyay, S., Hammerling, D., Lindgren, F. and Sain, S. (2015), A Multiresolution Gaussian Process Model for the Analysis of Large Spatial Data Sets, Journal of Computational and Graphical Statistics, 24(2), 579-599. [DOI:10.1080/10618600.2014.914946]
18. Márquez¬-Urbina, O. U. and González-¬Farías, G. (2022), A Flexible Special Case of the CSN for Spatial Modeling and Prediction, Spatial Statistics, 47, 100556. [DOI:10.1016/j.spasta.2021.100556] [PMID] []
19. Gómez¬-Rubio, V. (2020), Bayesian Inference with INLA (1st ed), Chapman and Hall/CRC. [DOI:10.1201/9781315175584-1]
20. Sahu, S. (2022). Bayesian Modeling of Spatio¬Temporal Data with R, Chapman and Hall/CRC. [DOI:10.32614/CRAN.package.bmstdr]
21. Zhang, Y., Banerjee, S. and Finley, A. O. (2018), Nonstationary and non-¬Gaussian Modeling of Spatial Data Using Flexible Skew¬-t Processes, Spatial Statistics, 28, .250-232.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.13 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4766