贝叶斯分层模型
【摘 要】 本文简要介绍了贝叶斯分层建模方法的概念、优势和局限性。
【原 文】 N. Cressie, chapter 2, Statistics for spatio-temporal data. 2011.
核心内容快速浏览（1）贝叶斯全概率公式
贝叶斯全概率公式允许将随机变量的联合分布分解为一系列条件分布：
[A,B,C]=[A∣B,C][B∣C][C][A, B, C] = [A | B, C][B | C][C]
[A,B,C]=[A∣B,C][B∣C][C]
其中 “[⋅][ \cdot ][⋅]” 用于表示概率分布；例如，[A,B,C][A, B, C][A,B,C] 是随机变量 AAA、BBB 和 CCC 的联合分布，而 [A∣B,C][A | B, C][A∣B,C] 是给定 BBB 和 CCC 时 AAA 的条件分布。
（2）Berlinear 的贝叶斯分层模型 (BHM) 范式
Mark Berliner （Berliner，1996）是最早使用贝叶斯全概率公式分解来为复杂过程建模的人。也就是说，联合分布 [data,process,parameter ...
空间过程的贝叶斯建模分析方法综述
【阅读建议】 本文重点介绍点参考空间数据的贝叶斯建模和分析方法，尤其是贝叶斯分层建模框架。点参考数据（也被称为地统计数据）主要指在固定空间位置观测到的随机变量数据。过去二十年中，此类数据在空间和时间上的收集量已经大大增加，随之而来的是分析此类数据的大量方法。本文尝试对其中的贝叶斯方法进行回顾。此类分析方法的好处是能够进行全面而准确的推断，并对不确定性进行适当评估。地统计建模的测站数据虽然比较复杂，涉及单变量和多变量、连续型和类别型、静态和动态以及大量长时间观测结果等，但在贝叶斯分层模型框架内，可以统一进行描述和阐释。本文另一亮点在于对大规模观测数据的建模问题做了综述，介绍了降秩方法（高斯预测过程模型）和近邻方法（近邻高斯过程模型）两类主要的处理策略。
【引文信息】 A. E. Gelfand and S. Banerjee, “Bayesian Modeling and Analysis of Geostatistical Data,” Annu Rev Stat Appl, vol. 4, pp. 245–266, 2017, doi: 10.1146/annurev-s ...
点参考数据及克里金法
【阅读建议】 点参考数据的空间预测和模拟问题，大致有传统克里金法和目前应用比较广泛的基于似然的方法。本文主要介绍源于地统计学的传统克里金方法，一来掌握空间统计中的基础方法，二来便于与后面几篇文章中提到的高斯过程之间建立联系。克里金方法在对空间随机场作出本征平稳假设的情况下，利用参数化的变异函数对不同位置处随机变量的偏差之间存在的空间结构（相关性）进行建模，利用有限样本点的最大似然求解最优参数，并将其用于预测任务。
【引文信息】
[1] 史舟， 李艳编， 地统计学在土壤学中的应用. Beijing: Zhong guo nong ye chu ban she， 2006.
[2] 王政权， 地统计学及在生态学中的应用. Bei jing: Ke xue chu ban she， 1999.
1 引言
空间数据的获取通常具有一定的成本，是进行空间分析的基础与起源。为了提高研究结论的精度，我们希望能够获取研究区域内更多、更全面的精确空间属性数据信息。然而，在实际研究工作中，由于人力成本、资源等外部条件限制，我们无法对全部未知区域加以采样与测量，而往往只能得到研究区域内有限数量 ...
【面元数据】之数据模型篇
【阅读建议】 空间数据集通常被分为三种类型：面元数据、面元数据和点模式数据，本文重点介绍面元数据的形式化定义。
【引文信息】
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按照惯例，通常将空间数据集分为三种基本类型：
点参考数据 (Point-referenced data)
其中 $$Y(s)$$ 是位置 $$\mathbf{s} \in \mathit{R}^r$$ 处的随机向量，其中 $$\mathbf{s}$$ 在 $$\mathit{R}^r$$ 的一个固定子集 $$D$$ 上 连续变化，具有 $$r$$ 维矩形的正体积；
面元数据（Areal data）
其中 $$D$$ 依然是 $$\mathit{R}^r$$ 的一个固定子集，具有规则或不规则的形状，不过现在 $$D$$ 被 划分 为有限数量的、具有明确边界的面元；
点模式数据（Point pattern data）
D$$ 本身是随机的；其索引的集合 (Index set) 给出了作为空间点模式的随机事件的位置。 $$Y(s)$$ 本身对于所有 $$s \in D$$ 可以简单地等于 $$1$$ （表示 ...
【点模式数据】之数据模型篇
【阅读建议】 空间数据集通常被分为三种类型：点模式数据、点模式数据和点模式数据，本文重点介绍点模式数据的形式化定义。
【引文信息】
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按照惯例，通常将空间数据集分为三种基本类型：
点参考数据 (Point-referenced data)
其中 Y(s)Y(s)Y(s) 是位置 s∈Rr\mathbf{s} \in \mathit{R}^rs∈Rr 处的随机向量，其中 s\mathbf{s}s 在 Rr\mathit{R}^rRr 的一个固定子集 DDD 上 连续变化，具有 rrr 维矩形的正体积；
点模式数据（Areal data）
其中 DDD 依然是 Rr\mathit{R}^rRr 的一个固定子集，具有规则或不规则的形状，不过现在 DDD 被 划分 为有限数量的、具有明确边界的点模式；
点模式数据（Point pattern data）
DDD 本身是随机的；其索引的集合 (Index set) 给出了作为空间点模式的随机事件的位置。 Y(s)Y(s)Y(s) 本身对于所有 s∈Ds \in Ds∈D 可以简单地等于 ...