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。

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。

基于时空地理加权回归模型的区域经济发展收敛性研究

传统的区域经济发展收敛性研究方法往往忽略空间和时间因素对区域经济发展收敛性的影响,导致分析结果存在偏差,使得区域经济发展收敛半衰期与实际差距过大。因此,应开展基于时空地理加权回归模型的区域经济发展收敛性研究。首先,选取区域经济发展变量,对选取的变量利用时空地理加权回归模型进行处理,然后,建立经济发展收敛函数,计量区域经济发展收敛性。实验结果显示:与区域经济发展收敛性回归分析方法和区域经济发展收敛性空间计量经济学研究方法相比,基于时空地理加权回归模型的区域经济发展收敛性研究方法对区域经济发展的收敛半衰期计量结果更准确,与实际的40年一致,具有更好的应用价值。

基于地理时空加权回归分析长江经济带区域氨气排放量变化与主要影响因素

以长江经济带为研究区域,基于地理时空加权回归模型,构建了氨气排放量变化的影响因素指标,分析了其时空演变特征,探讨了社会经济因素和自然环境因素与氨气排放量变化之间的关联。研究表明:(1)长江经济带地区的氨气排放量变化特征总体呈现“两头高、中间低”的分布格局,尤其以经济发达地区的氨气排放量变化最为显著。(2)长江流域带来的常年湿润以及温和的气候条件有利于氨气从土壤中挥发,使得自然环境带来的氨气排放量占据了相当的比重,而随着全球气温的上升,温度对氨气排放量的影响也在缓慢增强。(3)我国氨气排放依然以农业氨源为主要排放源,在农业大省如四川、湖南、江西等省份农业灌溉的氮肥施用对氨气排放量的影响依然明显,但是城镇化的扩张和社会经济的发展反映出在经济发达的地区和城市由于城市生活、生产对氨气排放的影响力也在潜移默化中增强。

时空可达性视角下公共服务设施对住宅价格的影响——基于多尺度地理加权回归(MGWR)的研究

城市住宅价格由多种因素共同作用决定。住宅的建筑特性能够决定其基本价值,但不同的区位条件也会使住宅价格产生差异。区位差异带来的交通、教育、医疗、休闲娱乐等服务的不同,会影响居住便利性,从而影响住宅价格。因此,研究到达公共服务设施的便利程度对住宅价格的影响,能够揭示住宅价格波动的内在规律,为城市规划和政策制定提供依据。文章研究了南京市6个老城区和2个新城区住宅价格的空间分异特征及其影响因素。通过收集2024年1月各小区的平均住宅价格,运用克里金插值法分析住宅价格的空间特征,再用网络分析法计算住宅到各类公共服务设施的最短时间,将住宅属性和通行时间成本纳入MGWR模型来探究公共服务设施可达性对房价空间分布的影响。研究结果表明:(1)南京市住宅价格由市中心向郊区递减,呈现圈层状分布,峰值出现在鼓楼区、玄武区和建邺区;(2)住宅容积率、小区绿化率、到达最近公园、公交车站、购物中心、火车站和三级甲等医院的时间对住宅价格有显著影响;(3)相同因素在不同城市空间对住宅价格的影响存在差异。

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。

基于时空地理加权回归模型的南宁历史城区活力影响因素研究

本文以南宁历史城区为研究对象,通过基于多源数据的定量测度方法,描述活力时空变化特征,筛选活力影响因素指标,并构建时空地理加权回归模型,从时间和空间两个维度讨论指标对历史城区活力的影响。回归模型结果显示:街道环境、功能业态和交通可达性对历史城区活力的影响有时空异质性。可步行性、餐饮、文化休闲和生活住宿密度与历史城区活力呈正相关。餐饮、生活住宿、购物、医疗保健密度和距公交站点距离对工作日的活力影响程度更为显著,而在周末,可步行性、天空视率、绿视率和行政办公密度对活力的影响程度更强。最后提出了提升历史城区活力的规划设计启示。

基于时空地理加权回归模型的中国肺结核发病情况及影响因素研究

背景现有针对肺结核发病影响因素的研究大多是独立的时间或空间回归分析,研究结果存在局限性。目的探索中国肺结核分布的时间和空间异质性,并分析肺结核发病情况与气象和空气质量因素在时间和空间上的相关关系,为制订相应结核病防控措施提供科学参考。方法使用2016—2018年全国分地区肺结核分月统计数据,将肺结核发病率作为因变量,将气象和空气质量因素作为自变量,在预先进行多重共线性和空间自相关检验后,分别构建普通最小二乘(OLS)模型、地理加权回归(GWR)模型、时空地理加权回归(GTWR)模型,评估并比较模型优度,选取最优模型以描述肺结核发病情况。分别绘制各变量拟合系数的核密度分布图和时空分布图,以描述拟合系数的时空特异性。结果我国肺结核总发病率在逐年下降,且空间分布较为集中。GTWR模型的R2值均比OLS和GWR模型要高,同时GTWR模型的修正后的赤池信息量(AICc)值均比OLS和GWR模型要小,表明GTWR模型能更好地解释自变量对肺结核发病情况的影响。各变量核密度图结果显示,风速的增加对大多数城市的肺结核发病呈现显著的保护作用;湿度及空气污染物浓度的增加将显著增加肺结核发病率,且在不同城市的影响程度不同。结论气象和空气质量因素对肺结核发病情况具有显著影响,且该影响存在时空特异性,对于不同地区的不同影响因素,应制订针对性的疾病预防措施。

基于变量选择的混合时空地理加权回归参数估计

混合时空地理加权回归模型作为一种有效处理空间数据全局平稳和局部非平稳的分析方法得到了广泛的应用.但其参数估计方法中假定固定系数变量已知且不存在时空效应,这一较强的前提使回归系数的估计值变得极不稳定.为探究当固定系数变量存在时空效应时的参数估计方法,本文提出一种变量选择(Variable Selection)方法来剔除指标间的交互效应,并给出相应的算法过程.通过乌鲁木齐市商品住宅真实价格数据对不同估计方法进行对比验证,结果表明,利用变量选择方法后得到的MGTWR模型性能和拟合效果得到提升,固定回归系数的估计更加稳定,原有参数估计方法得到改善.

基于时空地理加权回归的服务区驶入量影响因素分析

为掌握河北省服务区驶入量的时空分布规律,构建了时空地理加权回归(geographically and temporally weighted regression,GTWR)模型,揭示了服务区规模、服务区地理区位、关联地区土地利用、高速公路类型等因素在时间和空间上对服务区不同车型驶入量的影响。结果表明:时空地理加权回归模型的拟合结果显著优于最小二乘回归模型与地理加权回归模型;断面交通量对3种车型均具有促进作用,特别是在夏季高温地区服务区对于小型车驶入量促进作用显著;2~4 h车程范围内,风景名胜密度对小型车驶入量具有促进作用,且在旅游旺季及位于旅游业发达城市的服务区影响最显著;2~4 h车程范围内工商业型信息点(point of information,POI)密度对大中型车驶入量具有促进作用,特别是在货运高峰期及位于商贸发达城市的服务区促进作用显著;所属高速公路沿途资源型城市数量对服务区大型车驶入量具有显著促进作用,特别是在供暖季节。

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。

一种局部多项式时空地理加权回归方法

基于加权最小二乘估计的时空地理加权回归方法,在随机项方差相同且最小的假设条件下估计回归参数和拟合值,由于没有考虑时空分析中异方差影响而导致估计结果存在一定偏差。局部多项式估计是一种消除异方差影响的非参数估计方法。本文在局部多项式估计原理基础上,提出了局部多项式时空地理加权回归方法。它是采用三元一阶泰勒级数展开式重构时空回归系数和自变量矩阵,进而建立满足高斯-马尔可夫独立同分布假定要求的新模型,利用新模型回归系数估计值、拟合值以及新模型与原模型的关系,可得到原模型回归系数估计值和拟合值。本文采用模拟数据和真实数据进行试验,以GTWR与局部线性地理加权回归作为对比方法,从方法适用性、整体估计效果、回归系数估计偏差和拟合优度、整体估计偏差等方面分析了LPGTWR方法性能,有效证明了LPGTWR方法能消除异方差影响提升估计精度。

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.

时空地理加权模型回归关系的非平稳性Bootstrap检验

文章针对时空地理加权回归模型,通过时空加权距离构造权重矩阵,采用地理加权拟合技术得到回归系数的逐点估计。对整个回归关系进行关于时间和空间的全局非平稳性检验,基于估计残差,构造广义似然比统计量,利用Bootstrap方法计算检验的p值。模拟算例和实际例子均说明该检验方法的有效性。

基于时空地理加权回归模型的中国碳排放驱动因素实证研究

基于2006-2011年中国省级区域面板数据,应用时空加权回归模型(GTWR)实证考察了各驱动因素对碳排放规模和碳排放强度影响的时空差异。研究结果表明:大部分解释变量的时空系数估计值显著,波动性较为稳定,符号与预期一致,各驱动因素及其外溢效应在不同区域存在较强的空间异质性,且表现出一定的空间梯度分布。若实现区域差异化碳减排,需要充分考虑空间异质性和外溢性。

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.

时空地理加权回归模型及其拟合

基于加权最小二乘原理,给出了时空地理加权回归模型的拟合方法,以及与之相关的权函数选取原则和确定窗宽参数的交叉确认法.

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。

时空地理加权回归模型的统计诊断

时空地理加权回归模型作为一类能简单有效的解决数据时空特性问题的数据分析方法已经得到了广泛的应用.主要研究该模型的统计诊断与影响分析.首先,基于数据删除模型定义了Cook统计量;其次,基于均值漂移模型讨论了异常点的检验问题,并构造了相应的检验统计量.