利用局部Moran's I_i统计量检验回归模型的残差之间的趋势性

局部Moran'sIi统计量是在检验空间的局部相关性时经常用到的一个统计量.本文基于正态变量二次型分布的理论,利用局部Moran'sIi统计量来检验经典线性回归模型的拟合残差之间的趋势性,并给出了计算检验p-值的精确方法与三阶矩χ2逼近方法.

图解Bootstrap方法用于空间相关性Moran检验的有效性

因为区域间经济收敛、外商直接投资和知识溢出等领域的空间经济计量研究依赖于空间关系的存在,所以进行空间相关性Moran’s I检验是关键。然而,已有空间相关性Moran’s I检验理论受到众多假设条件限制。利用"名义水平—实际水平"图和"名义水平—功效"图,解析非对称Wild Bootstrap方法用于空间相关性Moran’s I检验的有限样本性质,发现即使模型不满足经典的分布假设条件,与渐近检验相比,Bootstrap方法也能够有效地检验研究对象间的空间相关性。

空间经济计量模型Bootstrap检验功效的仿真分析

当误差项不满足经典的正态独立同分布假设条件时,利用Moran’sⅠ统计量的渐近分布进行空间相关性检验的功效较弱.文中把Bootstrap方法用于空间经济计量模型的空间相关性Moran’sⅠ检验统计量,Monte Carlo模拟实验结果表明:从功效角度看,当误差项服从正态独立同分布时,Bootstrap检验与渐近检验同样有效,甚至优于渐近检验;当误差项不服从正态独立同分布且存在异方差时,Bootstrap检验能够有效地提高渐近检验的功效;当样本量较小时,空间相关系数和空间衔接结构等对功效有显著影响,尤其是在空间衔接密度较高的Queen矩阵和空间相关系数小于0的情况下,Bootstrap检验的功效显著大于渐近检验;当空间权重矩阵为Queen矩阵时,Bootstrap检验的功效曲线随样本量增大而从"√"型变成"V"型,对称性增强,空间衔接结构对Bootstrap检验功效的影响减弱.

Bootstrap方法在空间经济计量模型检验中的应用

本文提出采用Bootstrap方法对空间经济计量模型的残差分布进行Moran’s指数,最大似然LM-Error及LM-Lag统计量的模拟检验,可用于空间经济计量模型的(事先)确定及(事后)验证。通过两个实例表明,在回归误差服从独立分布的假设下,有别于大样本理论分布的经典检验法,Bootstrap方法能有效地解决空间经济计量模型残差分布不确定时,模型中变量间空间相关性的检验问题。

空间滞后模型中Moran's I统计量的Bootstrap检验

针对空间滞后模型的估计残差,采用Wild.Bootstrap方法进行空间相关性检验;进而,基于Moran's I统计量的经验分布,从水平扭曲和功效角度比较Bootstrap检验和渐近检验的有效性.Monte Carlo实验结果显示,在经典正态假设条件下,Bootstrap检验已然同等或优于渐近检验;在更为实际的异方差、非正态假设条件下,渐近检验显著偏离,而Bootstrap检验的水平扭曲更小、功效更高.当模型不满足经典的分布假设条件,尤其是在小样本和空间衔接密度较高情况下,与渐近检验相比,Bootstrap检验更为有效.

县域森林蓄积量的空间自相关分析

以南平市建阳区作为研究区域,选择建阳区各乡镇空间单元的各林种单位面积蓄积量为基础数据,基于GeoDa、ArcGIS 9.2软件,利用各乡镇各林种单位面积蓄积量的全局和局域Moran’s Ⅰ指数研究建阳区森林单位面积蓄积量的空间分布规律和自相关特征,为林业生产过程中各林种在局域的优化提供参考。结果表明:各林种单位面积蓄积量的全局Moran’s Ⅰ指数均无显著的空间自相关,表现出随机分布的空间分布特征;局域Moran’s Ⅰ指数也反映出建阳区森林单位面积蓄积量的空间分布以随机分布为主;莒口镇各林种单位面积蓄积量出现较多的冷点区,但各乡镇各林种单位面积蓄积量在空间分布上未呈现出明显的聚集性规律。

思茅松天然林单木含碳量空间分布变化多尺度研究及空间模型构建

森林的碳汇功能一直是国内外的研究热点,而对单木不同器官含碳量的分布规律研究较少。本文使用云南省普洱市思茅区64棵思茅松天然林解析木数据,对不同器官的含碳率进行了测定。应用Moran’s I及局域统计量(局域均值及局域标准差)在4个尺度(20m、100m、300m、700m)分别检验思茅松树枝、树叶、树干、树皮、根系及全树6个维度含碳量的空间相关性和空间异质性。同时以不同器官含碳量(C)为因变量,以胸径(DBH)、树高(H)、冠长(CL)、海拔(Elev)、坡度(Slo)5个变量以及胸径平方乘以树高(D^2H)1个复合变量为自变量分别构建普通最小二乘模型(OLS)和空间滞后模型(SLM),并以Akaike’s信息指数(AIC)值及拟合优度(R^2)为指标评判2个模型在拟合过程中的优劣。结果表明:(1)计算的Moran’s I均为正值,且Z值都大于1.96,P值除在20m带宽时为0.01,其余全部小于0.000 1,表示拒绝Moran’s I零假设,即思茅松各器官含碳量在一定的距离均具有空间效应;(2)由局域统计量可以看出思茅松单木的含碳量分布并不均匀,局域标准差在带宽700m时最大为191.23,即在该尺度下空间差异最大;(3)林分因子、地形因子都在不同程度上影响着思茅松不同器官含碳量的空间分布,相比较传统的普通最小二乘模型来说,空间滞后模型可以很好地解决模型构建中的空间效应。

空间经济计量滞后模型Bootstrap Moran检验的水平扭曲

将Bootstrap方法从计量经济学、金融学、医学、军事等领域拓展到空间经济计量领域,采用三种基于残差的Bootstrap方法,诊断空间经济计量滞后模型残差中的空间关系。大量Monte Carlo模拟结果显示,从水平扭曲角度看,在标准正态误差和异方差误差情况下,与渐近检验相比,Bootstrap检验具有更好的有限样本性质。

基于局部聚类的网络Voronoi图生成方法研究

提出一种将网络约束下的Voronoi和空间聚类相结合的方法,通过构造局部的聚类分析方法对网络边进行加权,根据实际的点过程性质可以把权重定义为加权或者乘权,进行标准化后与道路段本身长度融合进行计算,依此生成网络Voronoi图,以期理解城市街道的空间特性。以武汉市江汉区为例,对城市网格管理系统产生的城市事件进行算法验证,结果表明,该方法提供了一种灵活的网络约束下的服务区域划分工具,可用于基于网络空间点过程影响下的服务区划分,也可用于系统性地定量刻画城市管理的动态特性。

基于空间自相关的网络舆情话题演化时空规律分析

【目的】研究网络舆情话题演化中存在的时空分布规律,正确把握网络舆情的发展态势。【方法】基于LDA模型提取网络舆情话题并定义话题强度定量测度指标;基于空间自相关理论分析不同区域话题强度空间分布及其时间变化规律,并采用Moran’s I统计量对空间聚集性进行度量;以"旅游"话题为例,研究网络舆情话题演化的时空规律。【结果】网络舆情话题强度的空间分布具有聚集性,聚集性随话题强度的升高而增强,表现为全局Moran’s I统计量随话题强度的升高而升高,并且存在话题强度的局部热点区域和异常高值与低值。【局限】数据来源较为单一,研究结果的普适性有待提升。【结论】本文提出的网络舆情话题演化定量分析方法,可以有效挖掘网络舆情话题演化的时空规律,为舆情监测预警提供更为科学的决策支持。

基于随机加权的空间聚集性检验及其在基础教育师资均衡性评价中的应用

使用空间统计检验方法研究北京基础教育资源分配的均衡性问题.对于空间分布均匀性的检验,常用的统计量是Moran's I统计量.但基于Moran's I统计量做推断的时候,人们往往用渐进正态分布或者用Bootstrap反复抽样得到经验分布来进行.提出使用随机加权法进行统计量的经验检验.Jin和Lee(2014)文中得出基于Bootstrap的Moran's I统计量满足一致逼近和渐进正态等性质.采用类似的统计工具证明了基于随机加权得到的统计量的渐进分布也满足这些良好性质.填补了用随机加权法在空间统计量的推断中理论保证的空白.通过模拟研究,证明了所提算法的有效性.方法应用于北京基础教育的师资-适龄儿童数比例,师资-在校生数比例的空间聚集性检验中得到了良好的应用,并与其它检验方法所得结论进行比较.结论显示在不同相邻概念(地理相邻、政策空间相邻)下,方法得到的结论符合常理.

基于空间自相关的灾害影响因子分析

在进行灾害预测时,导致灾害产生的影响因子在空间上的关联程度对预测结果有较大影响。文章提出一种量化灾害影响因子间关联程度的方法,即测量灾害影响因子的空间自相关性;并以重庆市东北部五县区域内的森林覆盖率为例,进行森林覆盖率的空间自相关性分析。研究通过地理信息系统,对相关数据进行预处理,构建数值表面模型,并通过全局Moran’s I指数检验,得出该地区的森林覆盖呈现聚集式的分布,通过局部Moran’s I和局部G统计量得出属性值高低的聚类及其相互间关系。研究结果表明,该地区的森林覆盖情况呈现显著的空间自相关,且存在一定的聚集性,在利用该影响因子进行灾害分析与预测时,应将空间自相关同时作为一项影响因素。