Fully non-stationary spatial functional random fields

This work introduces the Linear Model of Coregion- alization (LMC) in infinite dimensional Hilbert spaces, modeling non-stationarity, both in terms of trace-covariogram function and cross-covariance operator. This constitutes a novel, original at- tempt to introduce non-stationarity in Object Oriented Spatial Statistics. Estimation methods, already existing for the case of scalar and multivariate random fields, are adapted to estimate the parameters of the model for functional data. Their performance is assessed through the analysis of both real and simulated data and compared with the stationary estimation counterpart.

Questo lavoro introduce un Modello Lineare di Coregionalizzazione (LMC) in spazi di Hilbert infinito-dimensionali, che modella la non-stazionarietà, sia in termini di trace- covariogram che di operatore di cross-covarianza. questo modello costituisce un tentativo originale per introdurre la non-stazionarietà in Object Oriented Spatial Statistics. Dei metodi di stima, già esistenti per il caso di campi aleatori scalari e vettoriali, sono stati adattati per stimare i parametri di questo modello per dati funzionali. La performance di questi metodi è stata valutata attraverso l’analisi di dati reali e simulati ed è stata comparata con la performance dei metodi di stima stazionari analoghi.