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자료유형
학술저널
저자정보
Esam Mahdi (Qatar University) Ali H. Abuzaid (Al-Azhar University) Abdu M. A. Atta (Qatar University)
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제27권 제5호
발행연도
2020.9
수록면
547 - 568 (22page)

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Modeling the statistical autocorrelations in spatial data is often achieved through the estimation of the variograms, where the selection of the appropriate valid variogram model, especially for small samples, is crucial for achieving precise spatial prediction results from kriging interpolations. To estimate such a variogram, we traditionally start by computing the empirical variogram (traditional Matheron or robust Cressie-Hawkins or kernelbased nonparametric approaches). In this article, we conduct numerical studies comparing the performance of these empirical variograms. In most situations, the nonparametric empirical variable nearest-neighbor (VNN) showed better performance than its competitors (Matheron, Cressie-Hawkins, and Nadaraya-Watson). The analysis of the spatial groundwater dataset used in this article suggests that the wave variogram model, with hole effect structure, fitted to the empirical VNN variogram is the most appropriate choice. This selected variogram is used with the ordinary kriging model to produce the predicted pollution map of the nitrate concentrations in groundwater dataset.
#spatial dependence #variogram #nonparametric estimation #kriging

목차

Abstract
1. Introduction
2. Estimation and modeling variogram
3. Simulation studies
4. Nitrate concentrations in groundwater: a case study in Gaza Strip
5. Concluding remarks
References

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