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15. Spatial Statistics, or How to Extract Knowledge from Data

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:

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Abstract

Das Kapitel "Raumstatistik oder Wie man Wissen aus Daten extrahiert" geht auf die grundlegenden Prinzipien der Raumstatistik ein und betont die Bedeutung der Berücksichtigung der räumlichen Abhängigkeit in der Datenanalyse. Sie führt geostatistische und räumliche ökonometrische Modelle ein und hebt ihre einzigartigen Ansätze zum Verständnis räumlicher Beziehungen hervor. Der Text diskutiert Methoden zur Schätzung der räumlichen Kovarianz und Techniken zur Reduzierung der Dimensionalität, die für die Verwaltung großer räumlicher Datensätze unverzichtbar sind. Darüber hinaus liefert es ein praktisches Beispiel für die Modellierung atmosphärischer PM 2,5-Konzentrationen und demonstriert die Anwendung dieser Modelle in realen Szenarien. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Notwendigkeit von Modellen, die Einfachheit und Flexibilität ausgleichen, um räumliche Abhängigkeiten präzise zu erfassen und Daten zu reproduzieren.

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Titel
Spatial Statistics, or How to Extract Knowledge from Data
Verfasst von
Anna Antoniuk
Miryam S. Merk
Philipp Otto
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-55462-0_15
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    Bildnachweise
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