贝叶斯时空统计方法及应用进展与趋势

本文综述了贝叶斯时空统计方法的基本原理、研究进展及其在多个领域的应用，探讨了其与传统经典时空统计方法的比较优势。背景方面，随着信息技术和数字经济的快速发展，时空数据的深度挖掘成为释放数据价值的关键路径，但传统方法在处理小样本、非独立性和不确定性等问题上存在局限。研究目的上，本文旨在回顾贝叶斯时空统计的发展现状，探讨其与机器学习的结合，并提出未来发展趋势。结论部分指出，贝叶斯时空统计方法在克服传统方法的不足上表现出色，尤其在融合先验知识和处理不确定性方面具有优势，但其前沿方向如贝叶斯时空因果推断和贝叶斯时空机器学习仍处于起步阶段。