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Local summary statistics for spatial point process intensity estimation☆
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AI
DOI：10.1016/j.spasta.2026.100986.png)
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摘要
En 中文
空间点过程建模的常规做法规定，正式分析应从强度估计开始，当有外部协变量时，通过利用外部协变量进行强度估计。在此基础上，通常通过获得非参数汇总统计量估计来评估哪种模型最适合数据。参数强度建模的最新进展是采用泊松似然函数，但当数据来自具有某种点间相互作用的更复杂模型时，这种方法表现不佳。因此，为了弥补这一不足，我们提出了一种将局部二阶特性纳入模型拟合过程的方法，以解释空间依赖性。我们的方法依赖于局部加权泊松对数似然函数，该函数避免了关于空间相互作用类型和程度的显式假设。因此，我们能够在利用非参数方法优势的同时纳入外部协变量，灵活地包含二阶特性。我们还提出了一种非参数检验方法，用于检测点之间的相互作用。模拟研究表明，所提出的方法在捕捉多种空间相互作用行为方面优于标准方法。对真实林业数据的实际应用进一步突显了该模型在存在局部变化点相互作用结构时的灵活性。
Keyword:
Intensity estimation
Local characteristics
Poisson log-likelihood
Spatial point patterns
Summary statistics
期刊
S
IF:
2.5
论文数:
43
被引数:
0
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