Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/77266 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2000
Schriftenreihe/Nr.: 
Technical Report No. 2000,16
Verlag: 
Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen, Dortmund
Zusammenfassung: 
The aim of this paper is to find a modeling approach for spatially and temporally structured data. The spatial distribution is considered to form an irregular lattice with a specified definition of neighborhood. Additional to the spatial component, a temporal autoregressive parameter, and a time trend are modeled within a multivariates Markov process. This Markov process can be expressed on the basis of an innovation process, which allows for statistical inference on various parameters.
Schlagwörter: 
Lattice data
conditional autoregressive approach
spatio-temporal linear model
innovation process
ML-estimation
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
1.55 MB
256.92 kB





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