CCL

Összesen 1 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM098775
035-os BibID:(cikkazonosító)16848 (WOS)000686768700106 (Scopus)85113195353
Első szerző:Okunlola Oluyemi Adewole
Cím:Spatial regression and geostatistics discourse with empirical application to precipitation data in Nigeria / Oluyemi A. Okunlola, Mohannad Alobid, Olusanya E. Olubusoye, Kayode Ayinde, Adewale F. Lukman, István Szűcs
Dátum:2021
ISSN:2045-2322
Megjegyzések:In this study, we propose a robust approach to handling geo-referenced data and discuss its statistical analysis. The linear regression model has been found inappropriate in this type of study. This motivates us to redefine its error structure to incorporate the spatial components inherent in the data into the model. Therefore, four spatial models emanated from the re-definition of the error structure. We fitted the spatial and the non-spatial linear model to the precipitation data and compared their results. All the spatial models outperformed the non-spatial model. The Spatial Autoregressive with additional autoregressive error structure (SARAR) model is the most adequate among the spatial models. Furthermore, we identified the hot and cold spot locations of precipitation and their spatial distribution in the study area.
Tárgyszavak:Társadalomtudományok Közgazdaságtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Mathematics and computing
Environmental social sciences
Climate sciences
Megjelenés:Scientific Reports. - 11 : 1 (2021), p. 1-14. -
További szerzők:Alobid, Mohannad (1988-) (economist) Olubusoye, Olusanya E. Ayinde, Kayode Lukman, Adewale F. Szűcs István (1968-) (agrárközgazdász)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00007
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1