一类变系数空间滞后的混合地理加权回归模型

为解决因变量空间滞后存在的局域性问题,对现有常系数空间滞后的混合地理加权回归模型作了具有更广泛形式的拓展,提出一类变系数空间滞后的混合地理加权回归(MGWR-VSLR)模型。MGWR-VSLR模型实现了空间相关性与空间异质性融合,涵盖了绝大多数地理加权回归的模型形式,基于重构参数化方法和似然比检验分别给出模型的系数估计方法与显著性检验以及选取变系数的判别检验。在蒙特卡罗模拟与实际应用中,MGWR-VSLR模型均表现出优异的因变量拟合与预测能力。MGWR-VSLR模型的提出为定量化研究空间效应问题设定适宜的模型形式提供了支撑依据。

异方差混合地理加权回归模型的正交投影估计

文章针对误差项存在空间异方差的混合地理加权回归模型,提出了一种新的估计方法。该方法将正交投影、局部线性估计和广义最小二乘估计的思想相结合,能够单独对模型中的常数系数、系数函数和方差函数进行估计。通过数值模拟对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明,所提方法比现有的再加权估计方法更具优势。最后,基于城镇居民文化消费水平及其影响因素的实证分析验证了所提方法的实用性。

混合地理加权回归模型算法研究

以迭代算法为基础,推导出混合地理加权回归模型的常系数(全局参数)和变系数(局域参数)的计算方法,并以上海市住宅小区楼盘销售平均价格为例进行验证。结果表明,混合地理加权回归模型的计算量略大于地理加权回归模型,但对样本数据的拟合更好,局域参数估计更稳健。

混合地理加权回归模型的两种估计

混合地理加权回归模型系数特征是部分回归系数为未知常数,而其它回归系数为地理位置的未知函数.基于这一系数特征,给出反馈和两步估计两种简单有效的方法,对模型中的因变量做了估计.

基于混合地理加权回归模型的我国人均GDP分析

混合地理加权回归模型是在解释变量中同时包含了全局变量和局域变量,应用混合地理加权回归模型分析了我国2006年人均GDP空间特征,揭示了空间的非平稳关系.结果表明,(1)人口密度、就业率和人均国内生产总值呈正相关;(2)工业化程度、人均固定资产投资额、人均第一产业生产额、城市化水平和人均电力消耗量具有空间非平稳性.

混合地理加权回归模型的理论及其应用

采用两步估计法,将混合地理加权回归模型(MGWR)的参数部分分为常参数(全局常参数)和变参数(局域参数)来探测空间的非平稳性,选取国内31个省(市、自治区)SO_2排放量为例,进一步验证变量对SO_2排放量的影响。结果表明:混合地理加权回归模型的两步估计法能真实有效地描述出SO_2排放量的影响主导因素。

基于分位数的混合地理加权回归模型的商品住宅价格空间分析——以哈尔滨市为例

首先,本文提出改进的GWR回归算法,将传统的GWR模型中的全局系数进行分位数回归计算,并对局部系数进行求解。选取哈尔滨市6个城区中1345个小区的二手房住宅价格的地理数据,从统计角度将本模型与传统的OLS和GWR模型进行比较,表明本算法可以深刻揭示商品住宅价格与影响因素之间的复杂关系,并在传统影响因素的基础上增加进户年份这一变量。其次,对商品住宅价格利用Arc Gis的地统计分析工具进行拟合,图示显示相邻区域的实际联系会形成虚拟空间的关联。研究表明,每增加或减少一个单位各要素点对住宅价格的影响大小依次为D(Distance)-公园、D-购物中心、D-地铁、D-河流、D-快速路、D-中学、D-三甲医院、D-高等学校、进户年份。

基于混合地理加权回归的城市轨道交通站点客流预测研究

变化较快的建设环境和精细化的城市管理要求城市轨道交通客流量预测方法对影响因素反映更迅速,精度更高。为弥补现有研究模型存在的不足,构建混合地理加权回归(MGWR)模型,以求获得更好的预测效果。在对客流量影响因素进行类型划分的基础上,选取解释变量并以郑州市轨道交通1号线和2号线部分站点作为研究对象,分别建立基于最小二乘法的多元回归模型(OLS)和MGWR模型。建模结果显示,MGWR模型的预测精度和可解释性优于OLS模型,可较为直接地反映各解释变量和轨道交通站点客流量之间的关系。同时MGWR模型的建模结果显示,郑州市轨道交通和公交运营处于竞争状态,建议在线路规划等方面进行改进。

混合地理加权回归模型的拟合及相关性检验

利用两步估计方法对混合地理加权回归模型进行拟合,运用Moran's检验方法探索误差项的空间相关性。

基于混合地理加权回归的复杂地形降水量插值

新疆玛纳斯流域地形复杂,气象站点分布较少且水文资料短缺,研究以新疆玛纳斯流域2015年3月月平均降水量为例,采用回归克里格、地理加权回归克里格、混合地理加权回归克里格方法,利用高程、坡度、坡向3种地形因子以及归一化植被指数等4种因素作为反映降水量空间分布特征的影响因子,建立与降水量间的3种回归模型并用实际验证的方法验证了空间插值精度。结果表明:三者模型精度值分别为1.102、0.743、0.518,其中混合地理加权回归克里格精度最高,最后采用混合地理加权回归克里格对研究区2015年全年月平均降水量进行插值预测,从而探测降水量的空间分布特征。

基于混合地理加权回归与克里格的区域降水量空间插值方法

基于四川省区域范围内144个气象站点的实测降水数据,在综合考虑空间位置、地形等影响因素的基础上,采用改进的回归克里格模型,即混合地理加权回归克里格模型(MGWRK)对四川省年降水量的空间分布进行空间插值,并与普通克里格(OK)、全局回归克里格(GRK)和地理加权回归克里格(GWRK)等模型的插值效果进行对比分析。结果表明:(1)应用逐步回归法筛选确定的用于回归分析的影响因子组合为经度、纬度和坡度,可有效消除解释变量间的多重共线性,为后续的空间插值奠定基础;(2)同一回归变量在地理加权回归(GWR)与全局回归(GR)两种回归模型中的AICc(修正的赤池信息量准则,Corrected Akaike Information Criterion)值之差(ΔAICc)可用于定量判定各回归变量的空间非平稳性类型,据此将变量坡度设为全局变量,经度和纬度设为局部变量进行处理。在此基础上,通过MGWRK模型对四川省年降水量进行空间插值;(3)MGWRK插值模型综合考虑了空间位置、地形等多个影响因素及其与降水相互关系的空间非平稳性特征,相对于传统的OK和GRK法具有更高的插值精度。

混合地理加权回归模型的空间异方差性检验

混合地理加权回归模型中一个常用的假设是随机误差项为同方差,然而实际问题中同方差性假设不一定成立。本文基于混合地理加权回归模型的残差平方和与残差绝对值,分别构造了两种空间异方差性检验统计量。通过蒙特卡洛数据模拟对两种统计量的控制第一类错误的能力和检验的功效进行评价。数据模拟结果表明,两种检验统计量在检测空间异方差性方面具有较好的准确性和可靠性,相比之下基于残差绝对值的检验统计量能给出更精确的检验结果,而且对不同的误差分布具有较强的稳健性。进一步,我们通过实际数据分析,验证了本文提出的两种检验统计量的有效性与实际应用,并给出了最后的结论。

基于混合地理加权回归的中国省域碳生产率影响因素分析

低碳经济成为应对全球气候变化的根本途径。低碳经济实质上就是要求单位碳排放产生更多的经济产出,即提高碳生产率。涉及地区低碳发展的影响因素很多,具有显著空间相关性的因素和无显著空间相关性的因素往往同时作用,在构建模型时需要综合考虑。本文在空间自相关方法的基础上首先确定了中国省域碳生产率影响因素的空间相关性,其中产业结构是全局变量,能源结构、技术进步和劳动生产率均是局域变量,再通过混合地理加权回归估计了"十一五"末和"十二五"末4个影响因素的回归参数值并作分析。研究结果显示:(1)能源结构(火电比重)对于碳生产率具有负向影响,而产业结构(服务业比重)、技术进步(年专利授权数量)和劳动生产率(单位从业人员的工业增加值)对于碳生产率具有正向影响;从回归参数估计值来看,产业结构的影响程度占据主导地位,其次是能源结构,再次是技术进步,最后为劳动生产率;(2)产业结构对碳生产率的正向影响程度在增大,能源结构对碳生产率的负向影响在空间分布上呈现出明显的自南向北递减特征,而技术进步和劳动生产率的正向影响则呈现出明显的自北向南递减特征;"十一五"末到"十二五"末,总体上能源结构和劳动生产率对碳生产率的影响程度在减小,而技术进步的影响在增大。最后,提出了相关的政策建议。

中国城镇居民文化消费的空间分析--基于混合地理加权回归模型

本文首先对中国城镇居民文化消费进行空间探索性分析,然后利用混合地理加权回归模型考察中国省域城镇居民文化消费的驱动因素。结果表明:(1)省域城镇居民的文化消费呈现空间相关性和空间异质性;(2)失业率对城镇居民文化消费水平具有一定的负向影响:收入水平、受教育程度和公共文化投资对文化消费均具有显著的正向作用,其中收入水平的驱动力最大;(3)可支配收入对南方地区的拉动效果最好,受教育程度和公共文化投资对东北地区的影响最为显著。

混合地理加权回归模型的两步法估计及其应用

本文采用两步估计法为基础,将混合地理加权回归模型(MGWR)的参数部分分为常参数(全局常参数)和变参数(局域参数)来探测空间的非平稳性。并以全国SO_2排放量为例,进一步有效的验证出变量之间对SO_2排放量的影响。结果表明:混合地理加权回归模型的两步估计法能真实有效的描述出SO_2排放量的影响主导因素。

混合时空地理加权回归及参数的两步估计

针对全局平稳特征和时空非平稳特征同时存在的现象,提出了混合时空地理加权回归方法(Mixed Geographically and Temporally Weighted Regression,MGTWR),给出了MGTWR的数学定义和回归参数的两步估计。同时,介绍了调整型带宽选择机制下的权重计算方法和基于Akaike信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)的参数优化方法。采用复杂程度不同的模拟数据来测试方法的性能。结果表明,MGTWR和GTWR的R2大于0.8,能模拟全局平稳特征和时空非平稳特征的现象,但MGTWR显著优于GTWR。MGWR因无法探测时间平稳特征,模拟效果最差。此外,数据复杂程度影响MGTWR,GTWR和MGWR的性能,数据越简单模拟效果越好。

基于混合地理加权回归模型的小域估计

近年来,基于空间模型的小域估计方法在抽样调查领域得到越来越多的关注.提出了一类混合地理加权单元层次小域模型用以刻画空间非平稳性,其中回归系数一部分为常数,另一部分则是随着地理位置的变化而变化.基于模型给出了域均值的估计,并研究了该估计量的均方误差及其估计.

一类混合地理加权随机前沿模型的估计

为了刻画生产单元之间的空间效应,本文提出了一类混合地理加权随机前沿模型.基于两步估计方法和似然方法给出了模型的估计,并讨论了各生产单元技术效率的估计问题.

混合地理加权似乎不相关模型的估计

地理加权似乎不相关模型作为一类半参数时空数据模型,可以有效的同时刻画空间和时间非平稳性。文章主要研究该模型的一类推广形式,即混合地理加权似乎不相关模型的估计问题,基于局部加权最小二乘法提出了两类估计方法,最后通过模拟考察了所提方法的有效性。

基于混合地理加权Fay-Herriot模型的小域估计

作为一类区域层次模型, Fay-Herriot模型在小域估计中已经得到广泛的应用,这类模型假定各区域的直接估计是空间不相关的.很多情况下这个假定是不成立的,因此一些考虑空间效应的Fay-Herriot模型被提出.本文基于混合地理加权回归模型提出一类新的Fay-Herriot模型用以刻画空间非平稳性,基于提出的模型,给出小域目标参数的经验最佳线性无偏预测估计量,并研究了该估计量的均方误差.最后通过数值模拟验证了所提方法的有效性.