2024-03-28T22:44:51Zhttps://eprints.lib.hokudai.ac.jp/dspace-oai/requestoai:eprints.lib.hokudai.ac.jp:2115/389972022-11-17T02:08:08Zhdl_2115_20051hdl_2115_144簡単な例題で理解する空間統計モデルAn introduction to spatial statistical modeling for ecologists久保, 拓弥ベイズ統計モデル空間的自己相関MCMCRWinBUGS417観測データの背後にある生態学的なプロセスを特定するときに,データの空間構造に由来する空間的自己相関(空間相関) のある「場所差」はとりあつかいの難しい「ノイズ」である.空間相関のある「場所差」はrandom effects として統計モデルの中で表現するのがよい.近年よく使われているGLMM など簡単な階層ベイズモデルでは空間相関のあるrandom effects をうまくあつかえない.そこで空間相関をうまく表現できるintrinsic Gaussian CAR model の概要を説明し,単純化した架空データから得られる推定結果を示す.また階層ベイズモデルが威力を発揮する,欠測のある観測データが与えられた状況での推定結果も示した.日本生態学会Journal Articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/2115/38997https://eprints.lib.hokudai.ac.jp/dspace/bitstream/2115/38997/1/kubo2009car.pdf0021-5007AN00193852日本生態学会誌5921871962009-07jpnauthor