Statistical modeling of spatial big data: An approach from a functional data analysis perspective

Ramón Giraldo; Sophie Dabo-Niang; Sergio Martinez

doi:10.1016/j.spl.2018.02.025

Statistical modeling of spatial big data: An approach from a functional data analysis perspective

Ramón Giraldo ¹ Sophie Dabo-Niang ^{2, 3} Sergio Martinez ⁴

1 Universidad Nacional de Colombia [Bogotá]

2 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning

Inria Lille - Nord Europe, LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille - École polytechnique universitaire de Lille, Université de Lille, Sciences et Technologies

3 LEM - Lille - Economie et Management

4 IRCCyN - Institut de Recherche en Communications et en Cybernétique de Nantes

Abstract : A literature review on spatial big data analysis is given. We show an application of Universal Kriging to a massive spatial dataset. We also present some perspectives of future work in this field.

Keywords : Functional data Spatial big data Universal kriging

Type de document :

Article dans une revue

Statistics and Probability Letters, Elsevier, 2018, 136, pp.126-129. 〈10.1016/j.spl.2018.02.025〉

Domaine :

Mathématiques [math] / Statistiques [math.ST]

Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01744181
Contributeur : Marion Romo <>
Soumis le : jeudi 22 novembre 2018 - 16:02:08
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 14:45:18

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