自律学模型的基于样本的最大概率估计
1Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Victoria, Canada.
新的算法使得基于样本的最大概率估计 (MLE) 能够用于自学模型. 通过校准,这些方法为空间数据分析提供了可接受的参数估计.
科学领域:
- 空间统计的空间统计.
- 统计建模 统计建模
- 计算统计的计算统计.
背景情况:
- 自律学模型被广泛用于分析空间二进制数据.
- 估计这些模型的参数,特别是在大型格子上,是计算密集的.
- 最大概率估计 (MLE) 由于计算正常化常数的困难而具有挑战性.
研究的目的:
- 引入和评估新的递归算法,以快速计算自学模型中的正常化常数.
- 评估基于样本的MLE对自学性参数的可行性和准确性.
- 将基于样本的MLE估计与基准估计进行比较,并分析其属性.
主要方法:
- 开发用于规范化常量计算的递归算法.
- 使用12个二进制格子 (420x420) 的模拟研究,具有不同的图形大小和样本大小 (20-600).
- 基于样本的MLE估计与马尔科夫链蒙特卡洛 (MCMC) 基准估计的比较.
主要成果:
- 基于样本的MLE是可行的,并提供3%-7%的系统偏差估计,可通过校准减少.
- 对MLE估计的采样差异通常很大并且很保守.
- 空间关联参数的变异性比丰富性参数要高得多 (2-10x).
- 估计分布主要是非正常的.
结论:
- 以样本为基础的MLE,采用适当的样本大小和估计后校准,为自学参数提供可接受的估计.
- 开发的算法显著提高了参数估计的计算可行性.
- 提供了用于预测预期采样变异的方程,有助于研究设计和解释.
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