Spatial data modelling and maximum entropy theory

0411293 - UTIA-B 20050021 RIV CZ eng J - Journal Article
Klimešová, Dana - Ocelíková, E.
Spatial data modelling and maximum entropy theory.
[Modelování prostorových dat a teorie maximální entropie.]
Agricultural Economics = Zemědělská ekonomika. Roč. 51, č. 2 (2005), s. 80-83. ISSN 0139-570X. E-ISSN 1805-9295
Institutional research plan: CEZ:AV0Z10750506
Keywords : spatial data classification * distribution function * error distribution
Subject RIV: BD - Theory of Information

Spatial data modelling and consequential error estimation of the distribution functionare key points of spatial analysis. For many practical probblems, it is imposible to hypothesize distribution functions firstly and some distribution models, such as Gaussian distribution, may not suit to complicated distribution in practice. The paper shows the possibility of approach based on the maximum entropy theory that can optimally describe the spatial data distribution and gives the actual error estimation.

Prostorové modelování a následný odhad chyby distribuční funkce jsou klíčové problémy prostorové analýzy. Je obtížné vycházet z hypotézy o určitém typu distribučního modelu bez přihlédnutí ke složitosti a odchylkám rozložení v praktických úlohách. Článek se zabývá možností využití maximální entropie pro popis rozdělení a získání dobrého odhadu chyby.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0131376