線性Bayes混合地理加權(quán)回歸模型參數(shù)估計及其應(yīng)用
【圖文】:
圖 3.1 系數(shù)函數(shù) (,)1α uv真實曲面,對于給定的m 和回歸系數(shù)函數(shù),系數(shù)函重復(fù)下的估計值表示為() kjα ,則該系數(shù)在均值為: (,)1,)1()1iinkkiiuvn v == α,, i = 1, 2, ,n個地理位置處估計的絕對偏差的平均值為 = niiiiiuvuvn111 (,)(,)1αα, i = 1, 2, ,n個地理位置處的估計標(biāo)準(zhǔn)偏差的平均值為 = nkiiiikuvuv121()1( (,) (,))]αα, i = 1, 2, )1α數(shù)值越小時,則說明估計的參數(shù)精確
圖 4.1 Moran' sI散點圖由圖 4.1 可看出,局部 Moran' sI值的 P 值小于 0.05 時,局部的集聚性具有顯著性,即本地區(qū)和其他周圍地區(qū)分布含有一定的相似性,存在集聚性;當(dāng) P=1 時,相似性較小為隨機(jī)分布。圖中可以看出大多的分布點集中于一三象限,空間分布特征為2SO 排放量與空間地理位置有著一定關(guān)系。為了突出各省域之間2SO 排放量的分布,采用 LISA 圖進(jìn)行描述各個地區(qū)之間的污染質(zhì)量情況。
【學(xué)位授予單位】:新疆財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:O212
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號:2647121
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