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题名统计地理空间框架建设的国际经验及对中国的启示
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作者
高寒松
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机构
国家统计局普查中心
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出处
《测绘与空间地理信息》
2017年第S1期165-168,共4页
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文摘
为了更好地整合统计地理空间信息,联合国成立了统计和地理信息整合专家组,目标是推进全球统计地理空间框架的实施.全球统计地理空间框架为各国提供了通用的标准和方法,以促进统计和地理空间信息的整合,并提高了结合空间信息的统计数据的可用性,让统计更好地服务于决策.本文介绍了构成统计地理空间框架五项原则的具体内容和相关国际经验,并分析了国内实施框架的基础条件、有利因素和困难.建议国家统计局在今后的普查和统计调查中,参照全球统计地理空间框架原则,加强统计和地理信息的整合,并提出了具体措施.
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关键词
统计地理空间框架
统计和地理信息整合
地理编码
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Keywords
statistical geospatial framework
integration of geospatial and statistical information
geocoding
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名高维地理空间回归模型的惩罚似然估计与模型选择
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作者
褚挺进
华雨臻
丁一鸣
尹建鑫
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机构
墨尔本大学数学与统计学院
美团
中国人民大学高瓴人工智能学院
中国人民大学应用统计科学研究中心
中国人民大学统计学院
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出处
《数理统计与管理》
北大核心
2024年第3期407-422,共16页
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基金
教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(22JJD110001)。
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文摘
在有限维参数刻画的误差空间协方差矩阵下,针对带有高维协变量的地理空间线性回归模型的变量选择和参数估计,提出了基于惩罚最小二乘的自适应惩罚最大似然估计算法。给出了维数发散时的两种类型的理论性质刻画——分别是维数发散,但比样本量小时的参数估计的误差收敛速度和稀疏相合性;在维数远远大于样本量时,使用了“主项-对偶项见证”(prime-dual witness)技术得到高维时(p>>n)的非渐近结果的误差收敛速度和模型选择符号相合性。我们发现,在对空间相关矩阵假定某个类(如Matern类)时,若该类待估参数个数有限,则高维协变量的模型选择和参数估计的结果与样本独立时的结果是一致的。通过随机模拟证明了本文使用的坐标下降求解算法的有效性。在一个世界范围内69家实验室的拟南芥的基因型(SNP)与花开时长等表型数据上应用了本文方法进行花开时长表型预测,验证了方法的适用性和优越性。
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关键词
地理空间统计
高维数据分析
惩罚似然估计
主项-对偶项见证
坐标下降算法
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Keywords
spatial statistics
high dimensional data analysis
penalized maximum likelihood estimation
primal-dual witness
coordinate descent algorithm
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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