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题名/责任者:

基于R-INLA的SPDE空间模型的高级分析/Elias Krainski...[等]著 汤银才, 陈婉芳译

出版发行项:

北京:高等教育出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-04-061261-5/CNY79.00

载体形态项:

259页, [24] 页图版:图;26cm

并列正题名:

Advanced spatial modeling with stochastic partial differential equations using R and INLA

丛编项:

应用统计学丛书;30

个人责任者:

克拉因斯基 (Krainski, Elias) 著

个人次要责任者:

汤银才 译

个人次要责任者:

陈婉芳 译

学科主题:

随机偏微分方程-研究

中图法分类号:

O211.63

题名责任附注:

题名页题其余责任者: Virgilio Gomez-Rubio, Haakon Bakka, Amanda Lenzi, Daniela Castro-Camilo, Daniel Simpson等

书目附注:

有书目 (第249-255页) 和索引

提要文摘附注:

本书详细阐述了随机偏微分方程 (SPDE) 方法用于带有Matérn协方差结构的连续空间过程的建模。该方法已经在R-INLA软件包中采用集成嵌套拉普拉斯逼近 (INLA) 技术进行实现。本书通过使用模拟数据和真实应用程序的示例, 解释了关于建模空间过程和SPDE方法的关键概念。本书的作者都是空间统计学方面的权威人士, 其中包括INLA和SPDE方法以及R-INLA软件包的主要开发者。此外, 本书还包含了各种不同的应用实例。本书中的所有例子都可以进行完全复现。此外, 关于本书的更多信息以及使用的R代码和数据集, 可在本书的网站上获取。本书中介绍的工具将对许多领域的研究人员有所帮助, 例如生物统计学、空间统计学、环境科学、流行病学、生态学等。此外, 硕士生和博士生也会发现本书是学习INLA和SPDE方法进行空间建模的有价值的资源。

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