版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、時(shí)空統(tǒng)計(jì)方法正成為時(shí)空統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究熱點(diǎn)。時(shí)空數(shù)據(jù)具有兩個(gè)基本特性:自相關(guān)性,非平穩(wěn)性。利用時(shí)空加權(quán)回歸模型可以形象直觀的分析變量間的相依關(guān)系,并且可以更好的反映回歸系數(shù)函數(shù)的時(shí)空特性。因此本文從時(shí)空加權(quán)回歸(GTWR)模型估計(jì)的優(yōu)良性,假設(shè)的合理性,實(shí)例應(yīng)用等幾方面研究時(shí)空加權(quán)回歸模型。
首先,通過假定GTWR模型的回歸系數(shù)是時(shí)空位置的函數(shù),給出了GTWR模型的局部線性估計(jì),并證明了其估計(jì)量的漸近條件性質(zhì)。同理給出并證明了二步
2、估計(jì)的漸近條件性質(zhì),結(jié)果顯示以上估計(jì)都具有良好的表現(xiàn)。
其次,上述兩種估計(jì)都假定誤差項(xiàng)是獨(dú)立的、同分布的,但若假設(shè)不成立,則估計(jì)的有效性會(huì)受到影響,因此有必要考察GTWR模型的誤差項(xiàng)的時(shí)空自相關(guān)性。由于誤差不可觀測(cè)的,通過OLS估計(jì)方法得到GTWR模型的殘差,基于殘差構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量研究了GTWR模型誤差項(xiàng)的時(shí)空自相關(guān)性,并給出了模擬例子,且用bootstrap方法計(jì)算了檢驗(yàn)p值。
最后,目前還很少學(xué)者運(yùn)用GTWR模型
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 23060.時(shí)空加權(quán)回歸模型的參數(shù)估計(jì)及其應(yīng)用研究
- 半相依回歸模型的參數(shù)估計(jì).pdf
- 模糊線性回歸模型的參數(shù)估計(jì).pdf
- 隨機(jī)變系數(shù)模型中的參數(shù)估計(jì)及其漸近性質(zhì).pdf
- 1305.時(shí)空加權(quán)回歸模型的估計(jì)及變量選擇
- 網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流自相似模型及參數(shù)估計(jì)研究.pdf
- 帶污染數(shù)據(jù)的回歸模型參數(shù)估計(jì).pdf
- 基于自相關(guān)的自回歸模型參數(shù)的折扣最小二乘估計(jì)
- 基于縱向數(shù)據(jù)的隨機(jī)變系數(shù)模型的參數(shù)估計(jì)及其漸近性質(zhì).pdf
- 尾指數(shù)估計(jì)量及二階參數(shù)估計(jì)量的漸近性質(zhì).pdf
- 基于GCV方法的線性回歸模型嶺參數(shù)估計(jì).pdf
- ARFIMA模型參數(shù)貝葉斯估計(jì)的漸近性質(zhì).pdf
- 線性回歸模型參數(shù)估計(jì)及異常點(diǎn)檢測(cè)方法改進(jìn).pdf
- 度量誤差模型參數(shù)估計(jì)及其統(tǒng)計(jì)性質(zhì).pdf
- 隨機(jī)右刪失模型參數(shù)估計(jì)的隨機(jī)加權(quán)法.pdf
- 廣義線性模型中參數(shù)估計(jì)的隨機(jī)加權(quán)方法.pdf
- 生長(zhǎng)曲線模型中回歸系數(shù)的參數(shù)估計(jì).pdf
- 線性模型參數(shù)估計(jì)的若干性質(zhì)研究.pdf
- 基于ρ混合誤差下非參數(shù)回歸模型局部多項(xiàng)式估計(jì)的漸近性質(zhì).pdf
- 具隨機(jī)擾動(dòng)食物有限模型的參數(shù)估計(jì)及其漸近分布.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論