Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/77152 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
1998
Schriftenreihe/Nr.: 
Technical Report No. 1998,18
Verlag: 
Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen, Dortmund
Zusammenfassung: 
Noisy observations form the basis for almost every scientific research and especially in environmental monitoring. The Noise is often an effect of imprecise instruments which cause measurement errors. If the noise variance is known it is possible to filter out the contaminating noise from the observations and then to predict the latent signal process. Solutions for this problem exist for time series application and will be briefly reviewed. In the geostatistical literature, i.e. for the analysis of spatial data, similar methods have been foreshadowed in the literature and will be outlined in this work.
Schlagwörter: 
Geostatistics
Kalman Filter
Kriging
Prediction
Signal
Time Series Analysis
Dokumentart: 
Working Paper

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Größe
151.01 kB
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