ScholarGate
Assistent
Regression modelGIS / spatial

Bayesian Universal Kriging

Bayesian Universal Kriging (BUK) breidt klassieke universele kriging uit door prior-verdelingen te plaatsen op trendcoëfficiënten en ruimtelijke covariantiëeparameters, en vervolgens de volledige posterieure onzekerheid voort te planten in voorspellingen. Het interpoleert ruimtelijk gegeöfereerde continue gegevens terwijl tegelijkertijd grootschalige deterministische trends, gedreven door covariaten, en kleinschalige stochastische ruimtelijke afhankelijkheid worden geschat, wat voorspellingsintervallen oplevert die eerlijk rekening houden met zowel parameter- als interpolatieonzekerheid.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Diggle, P. J., & Ribeiro, P. J. (2007). Model-Based Geostatistics. Springer. ISBN: 978-0387329079
  2. Banerjee, S., Carlin, B. P., & Gelfand, A. E. (2015). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data (2nd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439819173

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Universal Kriging. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/spatial-analysis/bayesian-universal-kriging

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateBayesian Universal Kriging (Bayesian Universal Kriging). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/spatial-analysis/bayesian-universal-kriging · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026