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Efficient estimation for flexible spatial zero-inflated models with environmental applications
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AI
DOI：10.1007/s00477-026-03267-2.png)
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摘要
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空间二成分混合模型为分析具有零膨胀的空间相关数据提供了稳健的框架。为避免对响应变量假设特定分布可能引入的偏差，我们采用了一种灵活的空间零膨胀模型。尽管该模型具有灵活性，但它带来了显著的计算挑战，尤其是在大数据集情况下，这主要源于空间依赖潜在变量的高维度、矩阵运算的复杂性以及估计过程的缓慢收敛。为克服这些挑战，我们提出了一种基于投影的方法，通过将空间依赖潜在变量投影到由选定基函数集定义的低维空间中，从而降低问题的维度。我们进一步开发了一种高效的迭代算法进行参数估计，并融入了广义估计方程（GEE）框架。最优基函数数量通过赤池信息准则（AIC）确定，参数估计的稳定性则采用块刀切法（block jackknife method）进行评估。该方法通过全面的模拟研究得到验证，并应用于分析台湾2016年的逐日降雨数据，展示了其实用性和有效性。
Keyword:
Akaike’s information criterion
Generalized estimating equations
Parameter estimation
Thin-plate splines
Zero-inflation
期刊
IF:
3.6
论文数:
3.5K
被引数:
6.9K
机构
引用论文
Applicability of Zero-Inflated Models to Fit the Torrential Rainfall Count Data with Extra Zeros in South Korea.png)
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