論文の概要: Robust variable selection for spatial point processes observed with noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25550v1
• Date: Wed, 29 Oct 2025 14:18:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 15:50:45.70112
• Title: Robust variable selection for spatial point processes observed with noise
• Title（参考訳）: 雑音で観測された空間的点過程に対するロバスト変数選択
• Authors: Dominik Sturm, Ivo F. Sbalzarini,
• Abstract要約: そこで本稿では,疎度プロモーティング推定とノイズロバストモデル選択を組み合わせた点過程の強度関数における変数選択を提案する。 本研究では,様々なノイズシナリオ下で真の空間的コスを確実に回復し,両方の選択安定性を向上することを示す。 これは雑音下でのポイントプロセスモデルにおけるロバストな変数選択のための体系的なフレームワークを提供する手法の実用性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8047694351309207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a method for variable selection in the intensity function of spatial point processes that combines sparsity-promoting estimation with noise-robust model selection. As high-resolution spatial data becomes increasingly available through remote sensing and automated image analysis, identifying spatial covariates that influence the localization of events is crucial to understand the underlying mechanism. However, results from automated acquisition techniques are often noisy, for example due to measurement uncertainties or detection errors, which leads to spurious displacements and missed events. We study the impact of such noise on sparse point-process estimation across different models, including Poisson and Thomas processes. To improve noise robustness, we propose to use stability selection based on point-process subsampling and to incorporate a non-convex best-subset penalty to enhance model-selection performance. In extensive simulations, we demonstrate that such an approach reliably recovers true covariates under diverse noise scenarios and improves both selection accuracy and stability. We then apply the proposed method to a forestry data set, analyzing the distribution of trees in relation to elevation and soil nutrients in a tropical rain forest. This shows the practical utility of the method, which provides a systematic framework for robust variable selection in spatial point-process models under noise, without requiring additional knowledge of the process.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,空間点過程の強度関数の変動選択法を提案する。 リモートセンシングと自動画像解析によって高解像度空間データが利用可能になるにつれて、事象の局所化に影響を与える空間的共変量を特定することは、その基盤となるメカニズムを理解する上で重要である。 しかし、自動取得技術の結果は、例えば不確実性の測定や検出エラーによってしばしばうるさくなり、急激な変位やイベントの欠落につながる。 本研究では,ポアソン過程やトーマス過程を含む様々なモデルにおいて,そのようなノイズがスパース点過程推定に与える影響について検討する。 雑音の頑健性を向上させるため,ポイントプロセスのサブサンプリングに基づく安定性の選択と,非凸ベストサブセットペナルティを組み込んでモデル選択性能を向上させることを提案する。 広範にわたるシミュレーションにおいて、このような手法は様々なノイズシナリオ下で真の共変を確実に回復し、選択精度と安定性の両方を改善することを実証する。 次に, 熱帯雨林における樹木の標高と土壌の栄養分との関係を解析し, 本手法を林業データセットに適用した。 この手法は,雑音下での空間的点過程モデルにおけるロバストな変数選択のための体系的なフレームワークを,その過程に関する追加の知識を必要とせずに提供する。

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