A FRAMEWORK TO UNDERSTAND THE ASYMPTOTIC PROPERTIES OF KRIGING AND SPLINES

Furrer Eva M.; Nychka Douglas W.

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자료유형: 학술저널

저자정보: Furrer Eva M. (Institute for Mathematics Applied to Geosciences, National Center for Atmospheric Research) Nychka Douglas W. (Institute for Mathematics Applied to Geosciences, National Center for Atmospheric Research)

저널정보: 한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제36권 제1호

발행연도: 2007.1

수록면: 57 - 76 (20page)

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Kriging is a nonparametric regression method used in geostatistics for estimating curves and surfaces for spatial data. It may come as a surprise that the Kriging estimator, normally derived as the best linear unbiased estimator, is also the solution of a particular variational problem. Thus, Kriging estimators can also be interpreted as generalized smoothing splines where the roughness penalty is determined by the covariance function of a spatial process. We build off the early work by Silverman (1982, 1984) and the analysis by Cox (1983, 1984), Messer (1991), Messer and Goldstein (1993) and others and develop an equivalent kernel interpretation of geostatistical estimators. Given this connection we show how a given covariance function influences the bias and variance of the Kriging estimate as well as the mean squared prediction error. Some specific asymptotic results are given in one dimension for Matern covariances that have as their limit cubic smoothing splines.

#Asymptotic mean squared error #equivalent kernel #Kriging #spline

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Furrer Eva M.

소속기관 Institute for Mathematics Applied to Geosciences, National Center for Atmospheric Research

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 1 이용수 0

Nychka Douglas W.

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