Modelado bayesiano dependiente espacialmente de datos de geoestadística y su aplicación para la tuberculosis (TB) en China
Autores: Xia, Zongyuan; Tang, Bo; Qin, Long; Zhang, Huiguo; Hu, Xijian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Modelado bayesiano dependiente espacialmente de datos de geoestadística y su aplicación para la tuberculosis (TB) en China
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Geostadística
Heterogeneidad espacial
Modelo espacial latente bayesiano
Dependencia espacial
Efectos aleatorios espaciales
Datos de incidencia de tuberculosis
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Los datos geoespaciales en regiones siempre son altamente heterogéneos espacialmente, sin embargo, las características regionales de los propios datos no pueden ser ignoradas.
Descripción
Los datos geoespaciales en regiones siempre son altamente heterogéneos espacialmente, sin embargo, las características regionales de los propios datos no pueden ser ignoradas.