Large datasets with irregularly spatial (or spatio-temporal) locations are difficult to handle in many applications of Gaussian random fields, such as maxi- mum likelihood estimation (MLE) and prediction. We aim to approximate covariance functions in a format that facilitates the computation of MLE and prediction with very large datasets using a hierarchical matrix approach. We present a numerical study where we compare this approach with the covariance tapering method.
Autori: | ||
Data di pubblicazione: | 2021 | |
Titolo: | Application of hierarchical matrices in spatial statistics | |
Titolo del libro: | Book of short papers - SIS 2021 | |
Appare nelle tipologie: | 4.1 Articolo in Atti di convegno |
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