論文の概要: An Embedded Model Estimator for Non-Stationary Random Functions using Multiple Secondary Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04116v4
• Date: Tue, 11 Jan 2022 23:37:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 02:04:42.968588
• Title: An Embedded Model Estimator for Non-Stationary Random Functions using Multiple Secondary Variables
• Title（参考訳）: 複数の二次変数を用いた非定常ランダム関数の組込みモデル推定器
• Authors: Colin Daly
• Abstract要約: 本稿では,本手法を導入し,地理的モデリングや量子ランダムフォレストに適用した結果と自然に類似した一貫性を有することを示す。 このアルゴリズムは、各ターゲット位置におけるターゲット変数の条件分布を推定することで機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An algorithm for non-stationary spatial modelling using multiple secondary variables is developed. It combines Geostatistics with Quantile Random Forests to give a new interpolation and stochastic simulation algorithm. This paper introduces the method and shows that it has consistency results that are similar in nature to those applying to geostatistical modelling and to Quantile Random Forests. The method allows for embedding of simpler interpolation techniques, such as Kriging, to further condition the model. The algorithm works by estimating a conditional distribution for the target variable at each target location. The family of such distributions is called the envelope of the target variable. From this, it is possible to obtain spatial estimates, quantiles and uncertainty. An algorithm to produce conditional simulations from the envelope is also developed. As they sample from the envelope, realizations are therefore locally influenced by relative changes of importance of secondary variables, trends and variability.
• Abstract（参考訳）: 複数の二次変数を用いた非定常空間モデリングアルゴリズムを開発した。 ジオ統計学と量子ランダムフォレストを組み合わせて、新しい補間と確率シミュレーションアルゴリズムを提供する。 本稿では,本手法を導入し,地理的モデリングや量子ランダムフォレストに適用した結果と自然に類似した一貫性を有することを示す。 この方法では、モデルをさらに条件づけるために、krigingのような単純な補間技法を組み込むことができる。 このアルゴリズムは、各ターゲット位置における目標変数の条件分布を推定することで動作する。 このような分布の族は対象変数のエンベロープと呼ばれる。 このことから、空間推定、量子化、不確実性を得ることができる。 エンベロープから条件付きシミュレーションを生成するアルゴリズムも開発されている。 封筒からサンプルを採取すると、二次変数の重要性、傾向、変数の相対的な変化に局所的に影響される。

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