@article { author = {ایران‌پناه, نصراله and محمدزاده, محسن}, title = {Precision Measures Estimation of Kriging with Spatial Block Bootstrap Method}, journal = {Journal of Science,University of Tehran(not publish)}, volume = {33}, number = {2}, pages = {-}, year = {2008}, publisher = {}, issn = {}, eissn = {}, doi = {}, abstract = {For spatial data, that are correlated in terms of their locations in the underlined space, the moving block bootstrap method is usually used to estimate the precision measures of the estimators. But in this method, the boundary observations have less chance of presence in blocks resampling than the other observations. In this paper, an algorithm is given for separate block bootstrap to estimate the precision measures of kriging spatial predictor. Then, it is shown that the bias estimation of kriging with separate block bootstrap method is unbiased and the kriging variance estimator is consistent. Finally, in a simulation study, the efficiencies of the separate and moving block bootstrap methods are compared for measures of estimation precision.}, keywords = {}, title_fa = {برآورد اندازه‌های دقت کریگیدن به روش خودگردانی بلوکی فضایی}, abstract_fa = {برای داده‌های فضایی که بر حسب موقعیت قرار گرفتن آنها در فضای مورد مطالعه به یکدیگر وابسته‌اند، معمولاً روش خودگردانی «بلوک متحرک» به منظور برآورد اندازه‌های دقت برآوردگرها استفاده می‌شود. چون در این روش حضور مشاهدات مرزی در بلوکهای بازنمونه‌گیری شده نسبت به سایر مشاهدات شانس کمتری دارند، برآوردگرهای اندازه‌های دقت اریب خواهند بود. در این مقاله الگوریتم خودگردانی «بلوک مجزا» برای برآورد اندازه‌های دقت پیشگوی فضایی کریگیدن ارائه می‌شود. سپس نشان داده می‌شود برآورد اریبی کریگیدن به روش خودگردانی بلوک مجزا نااریب و برآوردگر واریانس کریگیدن سازگار است. نهایتاً در یک مطالعه شبیه‌سازی کارایی روش خودگردانی بلوک مجزا در برآورد اندازه‌های دقت با روش خودگردانی بلوک متحرک مورد مقایسه قرار می‌گیرد.}, keywords_fa = {}, url = {https://jos.ut.ac.ir/article_19475.html}, eprint = {https://jos.ut.ac.ir/article_19475_af9db414e0f635d8c7844b68171788fa.pdf} }