Consistency Properties for Growth Model Parameters Under an Infill Asymptotics Domain
Krzywe wzrostu są wykorzystywane do modelowania różnych procesów i są często spotykane w badaniach biologicznych i rolniczych.
Podstawowym założeniem wielu badań jest to, że proces może być próbkowany w nieskończoność, a próbki są statystycznie niezależne. Zamiast tego rozważamy przypadek, w którym próbkowanie odbywa się w skończonej domenie, tak że zwiększone próbkowanie zmusza próbki do zbliżenia się do siebie, a także zakłada funkcję kowariancji opartą na odległości.
Najpierw udowadniamy, że pod pewnymi warunkami średni parametr modelu o stałej średniej nie może być oszacowany w skończonej domenie. Następnie numerycznie rozważamy bardziej złożone krzywe wzrostu, badając rozmiary próbek, odstępy między próbkami i jakość oszacowań parametrów, a na koniec przedstawiamy zalecenia dla praktyków.