Models and Methods for Random Fields in Spatial Statistics with Computational Efficiency from Markov Properties
Popular Abstract in Swedish Beräkningsmässigt skalar många av de klassiska metoderna inom spatiell statistik kubiskt med antalet observationer, vilket är opraktiskt om datamängderna är stora. I de traditionella tillämpningarna av statistik på spatiella datamänger begränsades ofta antalet observationer på grund av höga mätkostnader och metodernas beräkningskomplexitet inte sällan ett problem. NumerThe focus of this work is on the development of new random field models and methods suitable for the analysis of large environmental data sets. A large part is devoted to a number of extensions to the newly proposed Stochastic Partial Differential Equation (SPDE) approach for representing Gaussian fields using Gaussian Markov Random Fields (GMRFs). The method is based on that Gaussian Matérn fie