Spatial MCMC
Spatial MCMC applies Markov chain Monte Carlo sampling to Bayesian models that explicitly account for spatial dependence among observations. It draws posterior samples from models such as conditional autoregressive (CAR), simultaneous autoregressive (SAR), or geostatistical (Gaussian process) models, yielding full uncertainty distributions for spatially structured parameters like random effects, regression coefficients, and spatial range.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- Banerjee, S., Carlin, B. P., & Gelfand, A. E. (2015). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data (2nd ed.). CRC Press. · ISBN 978-1439819173
- Rue, H., & Held, L. (2005). Gaussian Markov Random Fields: Theory and Applications. CRC Press. · ISBN 978-1584884323
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.