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首页> Biometrika> Going off grid: computationally efficient inference for log-Gaussian Cox processes

Going off grid: computationally efficient inference for log-Gaussian Cox processes

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第一作者： Simpson, D.
作者： Simpson, D. [1] ; Illian, J. B. [2] ; Lindgren, F. [3] ; Sorbye, S. H. [2] ; Rue, H. [4]
作者单位： Univ St Andrews, Ctr Res Ecol & Environm Modelling, St Andrews KY16 9LZ, Fife, Scotland [1] Univ Bath, Dept Math Sci, Bath BA2 7AY, Avon, England [2] Norwegian Univ Sci & Technol, Dept Math Sci, N-7491 Trondheim, Norway [3] UiT Arctic Univ Norway, Dept Math & Stat, N-9037 Tromso, Norway [4]
关键词 Approximation of Gaussian random fieldsGaussian Markov random fieldIntegrated nested Laplace approximationSpatial point processStochastic partial differential equation
发布时间 2017-04-05
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Biometrika

Biometrika

2016年103卷1期

49-70页

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