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成分数据的空间自回归模型
被引量:
2
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作者
黄婷婷
王惠文
saporta gilbert
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期93-98,共6页
针对已有成分数据线性回归模型对研究对象相互独立的严格要求,提出了含有成分数据和普通数据的空间自回归模型,在此基础上提出了成分数据空间自回归模型的估计方法。新模型结合了空间自回归模型处理因变量之间相互依赖的优势,可同时处...
针对已有成分数据线性回归模型对研究对象相互独立的严格要求,提出了含有成分数据和普通数据的空间自回归模型,在此基础上提出了成分数据空间自回归模型的估计方法。新模型结合了空间自回归模型处理因变量之间相互依赖的优势,可同时处理成分数据和普通数据。通过利用等距对数比(ilr)变换将成分数据解约束,得到了新模型的参数估计量。蒙特卡罗模拟实验验证了所提估计方法的有效性。
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关键词
成分数据
等距对数比(ilr)变换
极大似然估计
空间依赖
空间自回归模型
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职称材料
题名
成分数据的空间自回归模型
被引量:
2
1
作者
黄婷婷
王惠文
saporta gilbert
机构
北京航空航天大学经济与管理学院
城市运行应急保障模拟技术北京市重点实验室
北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心
法国国立工艺学院计算机和通信研究中心
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期93-98,共6页
基金
国家自然科学基金(71420107025)~~
文摘
针对已有成分数据线性回归模型对研究对象相互独立的严格要求,提出了含有成分数据和普通数据的空间自回归模型,在此基础上提出了成分数据空间自回归模型的估计方法。新模型结合了空间自回归模型处理因变量之间相互依赖的优势,可同时处理成分数据和普通数据。通过利用等距对数比(ilr)变换将成分数据解约束,得到了新模型的参数估计量。蒙特卡罗模拟实验验证了所提估计方法的有效性。
关键词
成分数据
等距对数比(ilr)变换
极大似然估计
空间依赖
空间自回归模型
Keywords
compositional data
isometric logratio(ilr) transformation
maximum likelihood estimation
spatial dependence
spatial autoregressive model
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
成分数据的空间自回归模型
黄婷婷
王惠文
saporta gilbert
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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