基于似然的的方法
【摘 要】在空间统计学中，点参考数据模型通常采用高斯过程（场）建模，而超参数的推断则主要有基于经验的矩量估计法和基于似然的统计推断方法。本文主要介绍基于似然的统计推断方法。文中涉及最大似然估计、受限最大似然估计、组合似然近似估计、渐进特性分析等内容。本文内容摘自 Gelfand 的 《空间统计手册》第四章。 【原 文】 Gelfand, A.E. et al. (2010)， Handbook of spatial statistics (chapter 4). CRC press. 关于似然方法的基础资料见： 参见 普度大学机器人视觉实验室的 《最大似然、最大后验与贝叶斯方法的区别》 参见 Reid 等 2010 年的 《似然函数与基于似然的推断》 参见 Cousineau 等 2016 年 《似然概念的扫盲帖》 对非似然方法感兴趣的同学，可以阅读： 参见 《近似贝叶斯计算（ABC）索引贴》 4.1 概述上一章考虑了结合使用矩量法和最小二乘法来估计地质统计模型的参数（参见 《点参考数据及克里金法》 ）。这些方法统称为 “经典地质统计学” ...