読書日記: 読了：Jing & De Oliveira (2015) RのgeoCountパッケージ
« GLM空間モデルのバリオグラムとはなんぞや | メイン | 読了：Bivand, Gomez-Rubio, Rue (2015) R-INLAパッケージで楽しい楽しい空間統計モデリング » 2017年10月26日 (木) Jing, L., De Oliveira, V. (2015) geoCount: An R package for the analysis of geostatistical count data. Journal of Statistical Software. 63(11). カウントデータに特化した空間モデリングパッケージ geoCountについての紹介。実戦投入前の儀式として読んだ。 カウントデータの空間モデリングにはふつう一般化線形空間モデル(GLSM)が使われるが、実際にはいろいろ大変である。(1)なにより計算が大変。メモリが足らん。(2)MCMCが
読書日記: 読了：Bivand, Gomez-Rubio, Rue (2015) R-INLAパッケージで楽しい楽しい空間統計モデリング
« 読了：Jing & De Oliveira (2015) RのgeoCountパッケージ | メイン | 覚え書き：スタイン推定量とはなんぞや » 2017年10月27日 (金) Bivand, R.S., Gomez-Rubio, V., Rue, H. (2015) Spatial data analysis with R-INLA with some extensions. Journal of Statistical Software, 63(20). MCMCではない謎の方法(integrated nested Laplace approximation; 積分段階的ラプラス近似)で空間統計モデルを推定しちゃう謎のRパッケージ R-INLA の解説書。できればそういう難しい話とは関わり合いを持ちたくなかったんだけど。人生とはままならないものだ。 モデル。 観察$\mathbf
読書日記: GLM空間モデルのバリオグラムとはなんぞや
« 読了：Finley, Banerjee, Gelfand (2015) RのspBayesパッケージ | メイン | 読了：Jing & De Oliveira (2015) RのgeoCountパッケージ » 2017年10月26日 (木) 空間データのモデリングではバリオグラムというのを描くけれど、たいてい従属変数は量で、誤差に正規性が仮定されている。もし従属変数が二値とかカウントとかだったら、モデルはGLMとして組めるにしても、バリオグラムはいったいどうなるのか。 これ、ここんところの疑問の一つだったのだが、このたびやっと説明を見つけたのでメモしておく。すいません、純粋に自分のための覚え書きです。 $S(x)$を平均0, 分散$\sigma^2$の定常ガウス過程とする。観察$Y_i$は互いに独立で平均$\mu_i=g(\alpha+S(x_i))$, 分散$v_i = v(\mu
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