We discuss the experiences and results of the AppStatUZH team's participation in the comprehensive and unbiased comparison of different spatial approximations conducted in the Competition for Spatial Statistics for Large Datasets. In each of the different sub-competitions, we estimated parameters of the covariance model based on a likelihood function and predicted missing observations with simple kriging. We approximated the covariance model either with covariance tapering or a compactly supported Wendland covariance function.


翻译:我们讨论了AppstatUZH团队参与在大型数据集空间统计竞赛中对不同空间近似值进行全面和公正的比较的经验和结果,在每一个不同的次竞争中,我们根据可能性函数估算了共变模型的参数,并用简单的克里格预测了缺失的观测结果。我们将共变模型与共变缩法或得到紧凑支持的温德兰共变函数相近。

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