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Information criteria for inhomogeneous spatial point processes

机译：非均匀空间点流程的信息标准

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The theoretical foundation for a number of model selection criteria is established in the context of inhomogeneous point processes and under various asymptotic settings: infill, increasing domain and combinations of these. For inhomogeneous Poisson processes we consider Akaike's information criterion and the Bayesian information criterion, and in particular we identify the point process analogue of 'sample size' needed for the Bayesian information criterion. Considering general inhomogeneous point processes we derive new composite likelihood and composite Bayesian information criteria for selecting a regression model for the intensity function. The proposed model selection criteria are evaluated using simulations of Poisson processes and cluster point processes.
机译：许多模型选择标准的理论基础是在不均匀点过程的背景下建立的，并且在各种渐近设置下建立：填充，增加域和这些组合。 对于不均可的泊松过程，我们考虑Akaike的信息标准和贝叶斯信息标准，特别是我们确定了贝叶斯信息标准所需的“样本大小”的点过程模拟。 考虑到一般不均匀点过程，我们推出了新的复合似然和复合贝叶斯信息标准，用于选择强度函数的回归模型。 使用泊松过程和簇点过程的模拟来评估所提出的模型选择标准。

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