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Methods for preferential sampling in geostatistics

机译：地统计学中优先抽样的方法

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Preferential sampling in geostatistics occurs when the locations at which observations are made may depend on the spatial process that underlines the correlation structure of the measurements. We show that previously proposed Monte Carlo estimates for the likelihood function may not be approximating the desired function. Furthermore, we argue that, for preferential sampling of moderate complexity, alternative and widely available numerical methods to approximate the likelihood function produce better results than Monte Carlo methods. We illustrate our findings on the Galicia data set analysed previously in the literature.
机译：当进行观测的位置可能取决于强调测量相关结构的空间过程时，就会发生地统计学中的优先抽样。我们表明，先前针对似然函数提出的蒙特卡洛估计可能无法逼近所需函数。此外，我们认为，对于中等复杂性的优先采样，替代和广泛使用的数值方法来近似似然函数比蒙特卡罗方法能产生更好的结果。我们用文献中以前分析过的加利西亚数据集来说明我们的发现。

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