半参数空间变系数回归模型的两步估计方法及其数值模拟

文章提出了关于半参数空间变系数回归模型的两步估计方法,该方法可得到模型中常值系数估计量的精确解析表达式,广泛的数值模拟表明所提出的估计方法对估计常值系数具有满意的精度和稳定性。

基于MGWR模型的合肥市住宅市场价格因素分析

选取一段时间内合肥市主要城区(包河区、瑶海区、庐阳区、蜀山区)的二手房市场价格,通过多尺度地理加权回归模型分析所选区域内房宅价格及其影响因素。结果表明:所选区域内房宅市场价格受到空间区位的影响,存在着一定程度内的空间异质性;传统的普通最小二乘法模型在描述这种空间异质性数据时存在着诸多限制和挑战,无法胜任描述基于空间特征的价格模型;多尺度地理加权回归模型比一般的地理加权回归模型拟合度更佳。

IGG权函数的地理加权回归抗差估计方法

针对传统的地理加权回归(GWR)方法未考虑粗差对参数估计结果的影响,导致分析模型不稳健的问题,该文对模型进行了改进,引入IGG权函数,根据残差值的大小来改变数据点的权重,以改善粗差存在环境下地理加权回归模型参数估计的精度。为验证该方法的有效性,该文采用模拟数据和真实数据分别进行试验,以MSE、RMSE、R2和R2adj作为性能评价指标,将IGG-GWR与GWR对比分析。结果表明,无论是模拟数据试验,还是真实数据试验,该文提出的方法MSE、RMSE均低于GWR,R2和R2adj均高于GWR,说明该文提出的方法可以提升地理加权回归模型的性能。

半参数空间变系数回归模型的Back-Fitting估计

针对半参数空间变系数回归模型给出了一种估计方法-后向拟合估计,该方法可得到模型中常值系数估计量的精确解析表达式,广泛的数值模拟表明所提出的估计方法对估计常值系数具有满意的精度和稳定性,最后,利用该方法分析了一个实际的例子.