Local intrinsic stationarity and its inference
局部内蕴平稳性及其统计推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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局部内蕴平稳性及其统计推断
- 研究问题
- 面对稠密空间数据中的非平稳性，如何允许协方差的平稳分量随空间位置变化，并对局部结构开展非参数估计？
- 方法与思路
- 作者扩展内蕴随机函数概念，在各位置协方差函数具有正则变化性质时，基于网格数据构造非参数估计程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章提出局部化的内蕴平稳框架与估计方法，并在固定空间区域内通过网格间距趋零建立渐近理论。
- 阅读关注点
- 应核对局部内蕴平稳的定义、各位置的正则变化条件、网格估计构造，以及固定区域加密下的理论结论和边界处理。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出完整假设、估计目标与收敛结果，不能外推到一般非平稳过程。
原文摘要
Dense spatial data are commonplace nowadays, and they provide the impetus for addressing nonstationarity in a general way. This paper extends the notion of intrinsic random function by allowing the stationary component of the covariance to vary with spatial location. A nonparametric estimation procedure based on gridded data is introduced for the case where the covariance function is regularly varying at any location. An asymptotic theory is developed for the procedure on a fixed domain by letting the grid size tend to zero.