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A spatial model for multivariate lattice data

机译:多元晶格数据的空间模型

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摘要

In this article, we develop Markov random field models for multivariate lattice data. Specific attention is given to building models that incorporate general forms of the spatial correlations and cross-correlations between variables at different sites. The methodology is applied to a problem in environmental equity. Using a Bayesian hierarchical model that is multivariate in form, we examine the racial distribution of residents of southern Louisiana in relation to the location of sites listed with the U.S. Environmental Protection Agency's Toxic Release Inventory.
机译:在本文中,我们为多元晶格数据开发了马尔可夫随机场模型。特别注意构建模型,该模型合并了不同位置变量之间空间相关性和互相关性的一般形式。该方法适用于环境公平问题。使用形式多样的贝叶斯分层模型,我们检查了路易斯安那州南部居民的种族分布,该分布与美国环境保护署《有毒物质排放清单》中列出的地点的位置有关。

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