本文關(guān)鍵詞：空間混合自回歸模型的局部影響分析

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【摘要】：隨著地理信息系統(tǒng)(GIS)、全球定位系統(tǒng)(GPS)、衛(wèi)星遙感(Rs)的迅速發(fā)展，人們?cè)絹?lái)越關(guān)注數(shù)據(jù)的地理空間信息�；谶@種空間數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)稱為空間統(tǒng)計(jì)學(xué)�？臻g數(shù)據(jù)具有空間自相關(guān)性(SpatilAutocorrelation)，即不同地區(qū)的數(shù)據(jù)之間存在相互依賴性�？臻g混合自回歸(SpatialAutoregressive,簡(jiǎn)記為SAR)模型是處理空間相關(guān)性問(wèn)題的一種方法。它包括了被解釋變量與本區(qū)域的解釋變量的相關(guān)性，還刻畫(huà)了與相鄰區(qū)域的被解釋變量的相關(guān)性。影響點(diǎn)或異常點(diǎn)的識(shí)別是空間混合自回歸模型參數(shù)估計(jì)以及統(tǒng)計(jì)推斷中很重要的問(wèn)題。而現(xiàn)今研究空間模型統(tǒng)計(jì)診斷的文獻(xiàn)還比較少。 Cook(1986)首次提出的局部影響分析方法是采用影響圖的法曲率來(lái)度量數(shù)據(jù)的影響，研究同時(shí)擾動(dòng)模型的某些部分而不是刪除個(gè)別數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的聯(lián)合影響。由于擾動(dòng)模式定義的多樣性，這一方法得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。Lawrance(1988)指出局部影響分析方法能夠識(shí)別出數(shù)據(jù)中存在的部分Masking效應(yīng)。但是當(dāng)數(shù)據(jù)間存在很強(qiáng)的相關(guān)性，局部影響分析方法就無(wú)法有效識(shí)別所有的影響點(diǎn)。Shi和Huang(2011)提出了逐步局部影響分析方法，對(duì)局部影響分析的方法進(jìn)行改進(jìn)，分析表明該方法能有效識(shí)別數(shù)據(jù)中的Masking效應(yīng)。本文中我們把上述兩種方法應(yīng)用到空間混合自回歸模型，識(shí)別空間混合自回歸模型中的異常點(diǎn)和影響點(diǎn)，并通過(guò)實(shí)例分析比較兩種方法在識(shí)別過(guò)程中的有效性。 在局部影響分析中，本文采用的擾動(dòng)方式主要有方差擾動(dòng)、均值擾動(dòng)以及自變量擾動(dòng)三種。通過(guò)Cook(1986)局部影響分析方法理論推導(dǎo)出了空間混合自回歸模型以及一階空間自回歸模型分別在方差擾動(dòng)模式、均值擾動(dòng)模式以及自變量擾動(dòng)模式下的診斷統(tǒng)計(jì)量。在用局部影響分析方法中，本文采用最大特征向量法來(lái)判定影響點(diǎn)或異常點(diǎn)。在逐步局部影響分析方法中，本文采用單點(diǎn)移除法迭代，并選用平均基準(zhǔn)來(lái)判定影響點(diǎn)或異常點(diǎn)。因?yàn)橐浑A空間自回歸模型是空間混合自回歸模型的特殊形式，因此在實(shí)例分析中我們僅討論了空間混合自回歸模型的局部影響分析和逐步局部影響分析的結(jié)果。從診斷效果來(lái)看，局部影響分析方法以及逐步局部影響分析方法能有效識(shí)別空間混合自回歸模型中的影響點(diǎn)或異常點(diǎn)。逐步局部影響分析方法在識(shí)別影響點(diǎn)或異常點(diǎn)的過(guò)程中不僅能明確數(shù)據(jù)點(diǎn)是否為影響點(diǎn)或異常點(diǎn)，通過(guò)q-value值的大小，還能判斷檢測(cè)出的點(diǎn)是否為強(qiáng)影響點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：云南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：C81

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：1157111