論文の概要: Modeling Massive Spatial Datasets Using a Conjugate Bayesian Linear Regression Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04447v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 17:46:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:28:28.047940
• Title: Modeling Massive Spatial Datasets Using a Conjugate Bayesian Linear Regression Framework
• Title（参考訳）: 共役ベイズ線形回帰フレームワークを用いた大規模空間データセットのモデル化
• Authors: Sudipto Banerjee
• Abstract要約: 階層的モデリングフレームワークに簡単に組み込むことのできる、様々なスケーラブルな空間プロセスモデルが提案されている。 本稿では,空間過程の推論を迅速に行うことができる共役ベイズ線形回帰モデルとして,点参照空間過程モデルをどうキャストするかを論じる。
• 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: Geographic Information Systems (GIS) and related technologies have generated substantial interest among statisticians with regard to scalable methodologies for analyzing large spatial datasets. A variety of scalable spatial process models have been proposed that can be easily embedded within a hierarchical modeling framework to carry out Bayesian inference. While the focus of statistical research has mostly been directed toward innovative and more complex model development, relatively limited attention has been accorded to approaches for easily implementable scalable hierarchical models for the practicing scientist or spatial analyst. This article discusses how point-referenced spatial process models can be cast as a conjugate Bayesian linear regression that can rapidly deliver inference on spatial processes. The approach allows exact sampling directly (avoids iterative algorithms such as Markov chain Monte Carlo) from the joint posterior distribution of regression parameters, the latent process and the predictive random variables, and can be easily implemented on statistical programming environments such as R.
• Abstract（参考訳）: 地理情報システム(GIS)とその関連技術は,大規模空間データセット解析のためのスケーラブルな手法に関して,統計学者の間で大きな関心を集めている。 ベイズ推論を実行するために階層的モデリングフレームワークに組み込むことができる、様々なスケーラブルな空間的プロセスモデルが提案されている。 統計的研究の焦点は、主に革新的でより複雑なモデル開発に向けられているが、実践科学者や空間分析者のために容易に実装可能なスケーラブルな階層モデルへのアプローチに比較的限定された注意が向けられている。 本稿では,空間過程の推論を迅速に行うことができる共役ベイズ線形回帰モデルとして,点参照空間過程モデルをどうキャストするかを論じる。 このアプローチにより、回帰パラメータ、潜在過程、予測確率変数の合同後続分布から直接(マルコフ連鎖モンテカルロのような反復アルゴリズムを回避)正確なサンプリングが可能となり、R のような統計的プログラミング環境で容易に実装できる。

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