簡単な例題で理解する空間統計モデル(<特集2>始めよう!ベイズ推定によるデータ解析)
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概要
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観測データの背後にある生態学的なプロセスを特定するときに、データの空間構造に由来する空間的自己相関(空間相関)のある「場所差」はとりあつかいの難しい「ノイズ」である。空間相関のある「場所差」はrandom effectsとして統計モデルの中で表現するのがよい。近年よく使われているGLMMなど簡単な階層ベイズモデルでは空間相関のあるrandom effectsをうまくあつかえない。そこで空間相関をうまく表現できるintrinsic Gaussian CAR modelの概要を説明し、単純化した架空データから得られる推定結果を示す。また階層ベイズモデルが威力を発揮する、欠測のある観測データが与えられた状況での推定結果も示した。
- 2009-07-31
著者
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