时空数据有一个重要且普遍的统计特征,即附近空间和时间上的观测比相距较远的观测更相似,因此,不应假设时空数据在统计上独立,传统的统计模型也不再适用于时空数据建模。为了捕获时空数据的依存关系,需要构建一个专门的统计模型。文章在介绍了经典的分层统计模型基础上,详细阐述了时空相关性的度量、空间预测、模型推断等方面的重要研究方法。此外,随着现代计算能力的提高,用于时空数据建模的软件包正在快速发展,因此列出了目前处理大型数据集的MATLAB/R软件包,并对时空统计模型进行了总结和展望。
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