論文の概要: Estimating Basis Functions in Massive Fields under the Spatial Mixed Effects Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05990v1
• Date: Thu, 12 Mar 2020 19:36:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 15:43:07.246103
• Title: Estimating Basis Functions in Massive Fields under the Spatial Mixed Effects Model
• Title（参考訳）: 空間混合効果モデルによる大規模フィールドの基底関数の推定
• Authors: Karl T. Pazdernik and Ranjan Maitra
• Abstract要約: 大規模データセットでは、予測最大化(EM)アルゴリズムを用いた定位クリグが、通常の計算で禁止されるクリグ法に代わるものとして提案されている。 本研究では,空間混合効果(SME)モデルを用いた代替手法を開発したが,観測値と結び目の間の空間依存性の範囲をAECMアルゴリズムを用いて推定することで,さらなる柔軟性を実現することができる。 実験により,予測精度を犠牲にすることなく,余剰パラメータ推定の計算負担を最小化しながら,予測精度の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.528384027684194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatial prediction is commonly achieved under the assumption of a Gaussian random field (GRF) by obtaining maximum likelihood estimates of parameters, and then using the kriging equations to arrive at predicted values. For massive datasets, fixed rank kriging using the Expectation-Maximization (EM) algorithm for estimation has been proposed as an alternative to the usual but computationally prohibitive kriging method. The method reduces computation cost of estimation by redefining the spatial process as a linear combination of basis functions and spatial random effects. A disadvantage of this method is that it imposes constraints on the relationship between the observed locations and the knots. We develop an alternative method that utilizes the Spatial Mixed Effects (SME) model, but allows for additional flexibility by estimating the range of the spatial dependence between the observations and the knots via an Alternating Expectation Conditional Maximization (AECM) algorithm. Experiments show that our methodology improves estimation without sacrificing prediction accuracy while also minimizing the additional computational burden of extra parameter estimation. The methodology is applied to a temperature data set archived by the United States National Climate Data Center, with improved results over previous methodology.
• Abstract（参考訳）: 空間予測は、ガウス確率場(grf)の仮定の下で、パラメータの最大確率推定値を得て、kriging方程式を用いて予測値に到達することで、一般的に達成される。 大規模データセットでは、予測最大化(EM)アルゴリズムを用いた定位クリグが、通常の計算禁止クリグ法に代わるものとして提案されている。 基礎関数と空間ランダム効果の線形結合として空間過程を再定義することにより、推定の計算コストを低減する。 この手法の欠点は、観測された位置と結び目との関係に制約を加えることである。 本研究では,空間混合効果(SME)モデルを用いた代替手法を開発したが,観測値と結び目の間の空間依存性の範囲をAECMアルゴリズムを用いて推定することで,さらなる柔軟性を実現することができる。 実験により,予測精度を犠牲にすることなく,余剰パラメータ推定の計算負担を最小化しながら,予測精度の向上を図っている。 この手法は、アメリカ合衆国国立気候データセンターがアーカイブした温度データセットに適用され、以前の方法よりも優れた結果が得られる。

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