地质统计学:对康斯坦丁·克里沃鲁奇科的采访,第二部分

第一部分关于这次采访,康斯坦丁分享了ARCGIS地理统计分析师的发展背景,vwin娱乐把他即将出版的书介绍给我们,地理信息系统用户空间统计数据分析简介vwin娱乐.在采访结束时,他讨论了他从最近在圣地亚哥举行的2008年地球静止状态会议中得到的成果,智利,以及我们可能期望在未来的地理统计分析师版本中看到的。

上个月你参加了2008年地球静止状态,主要的地质统计会议,在圣地亚哥,智利。

对,会议期间,我会见了许多主要的科学家,讨论地球统计分析师,参加了关于地质统计学理论和应用的会议,以了解科学的现代趋势,并向许多与会者介绍了地理统计分析软件。我与几位最优秀的现代地质统计学家详细讨论了当前的技术水平,以及在不久的将来可以为广大的地理信息系统用户做些什么。vwin娱乐

与会者是否已经熟悉ESRI在这一领域的工作?德赢娱乐

所有与会者在工作中使用一个或多个地理统计软件包,但很多与会者并不知道我们的地理统计分析软件包。需要更好地促进地球统计分析师的存在,显然存在于科学界。

地质统计学的一些趋势是什么?

根据这次会议,现代地统计学的发展趋势是非高斯克里金模型;大多数研究人员倾向于模拟而不是预测;对时空和贝叶斯地质统计学的兴趣也在迅速增长。

地理状态21

使用地质统计分析师进行建模。

地质统计团队是否在未来的地质统计分析师版本中解决这些问题?

一般来说,我们正在遵循地质统计学分析师9.4中的现代趋势。特别地,我们正在研究几个非高斯克里格模型,包括二项数据的区域插值(流行病学,犯罪,etc)和gamma析取kriging(用于插入具有正值的数据)。我们还为最近发布的高斯地理统计模拟地理处理工具提供了一些增强功能。例如,用户可以指定每个基准的测量误差,这通常是已知的或可以估计的。在其他地理统计软件中很难找到这种选择。

我根据在会议上学到的知识,为地质统计分析师的未来功能提出了一些建议。其中包括贝叶斯克里格法,利用函数克里格的时空序列,以及基于copula的空间回归。

你的书叫做“空间统计…”,该产品被称为“地理统计分析师”,地理统计分析师是否处理所有类型的空间统计数据?

不。空间数据根据其位置可分为三大类:

  • 离散点数据:由事件位置组成的数据。点模式分析的应用包括林业,流行病学,犯罪学。
  • 区域数据(有时也称为聚合,多边形,或晶格数据):与区域相关的数据,通常包括多边形内事件的计数。流行病学的区域数据,犯罪学,农业,人口普查,以及与业务相关的应用程序。
  • 地质统计或连续数据:可在研究区域的任何位置测量但仅在有限数量的采样点处已知的数据。地球统计数据出现在气象学中,农业,采矿,环境研究,例如。

地理统计分析产品侧重于第三种数据类型的模型,连续数据?

主要是,对。地质统计分析团队规模较小,我们的重点仅限于在此时建立连续数据模型。然而,地质统计分析人员的许多模型和工具可用于其他两类空间数据的勘探;换句话说,用于数据摘要。在实践中,研究人员通常只对数据摘要感兴趣,至少在数据分析的初始阶段。数据建模与预测可以也可以不遵循空间数据勘探阶段。

是否有其他与地理信息系统集成的统计软件包,vwin娱乐处理离散点和区域数据建模?

对,其中包括R,温虫,和SAS。在我的书中详细讨论了这些软件包与地理信息系统软件的结合使用。vwin娱乐通过地理处理工具,这些包和Arcgis之间的集成是可能的,vwin娱乐但目前,研究人员只是在程序之间交换数据。正如我在我们谈话的开头提到的,为运行外部统计软件包创建一组地理处理工具要比清楚地解释应该在何处、如何使用统计模型以及何时统计模型可能产生错误结果容易得多。

你能详细解释一下模拟的价值吗?

有条件地统计学模拟,而不是在地质处理中只使用一个输入面,您可以使用许多具有相同统计特性的曲面,例如1000,然后生成1000个输出。特定位置或区域的可能值的结果分布表明,您的分析结果有多不确定,这对于良好的决策非常重要。具有相对频繁极值的区域可能是数据分析中最有趣的部分。在地质学等应用中,采矿,环境科学,与一个(最可能的)值相比,可能值的分布具有很大的优势。我相信可以从模拟中受益的地理信息系统研究人员的数量将会增加vwin娱乐。注意,贝叶斯统计建模基本上是基于模拟方法的。

谢谢,康斯坦丁,花时间和我博客的读者分享你的一些经历。

没问题。

2“思考”地质统计学:对康斯坦丁·克里沃鲁奇科的采访,第二部分他说:“这是一个很好的选择。”

  1. Pingback:地质统计学:对康斯坦丁·克里沃鲁奇科的采访,第一部分“地理信息vwin娱乐系统与科学”

  2. Pingback:空间统计与地质统计学资源«GIS与科学vwin娱乐

注释已关闭。