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線性Bayes混合地理加權(quán)回歸模型參數(shù)估計及其應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-05-01 22:17
【摘要】:混合地理加權(quán)回歸模型是一種較為全面的空間分析方法,為了能夠全面充分考慮到模型參數(shù)的類型,它將模型參數(shù)分為全局參數(shù)和局部參數(shù),以此來探究空間關(guān)系的非平穩(wěn)性。本論文主要采用混合地理加權(quán)回歸模型,重點研究了混合地理加權(quán)回歸模型的線性Bayes估計法和兩步法估計,并將混合地理加權(quán)回歸模型線性Bayes和混合地理加權(quán)回歸模型兩步法估計的運用于實際應(yīng)用中并作出比較分析,以全國31個省域SO_2的排放量為例,進(jìn)行Bayes混合地理加權(quán)回歸模型探測及分析空間的特殊性質(zhì)。首先,闡述了普通線性回歸模型的基本理論及最小二乘法估計法,詳細(xì)介紹了混合地理加權(quán)回歸模型的基本原理和參數(shù)估計,以及將兩種參數(shù)估計法作出比較。而在實際應(yīng)用中,由于最小二乘法參數(shù)估計在模型估計中存在一定的誤差,并未完整的考慮到模型的特殊性。因此選取混合地理加權(quán)模型并對模型參數(shù)估計進(jìn)行了深入研究,最終采用線性Bayes估計對混合地理加權(quán)模型進(jìn)行參數(shù)估計。其次,對模型回歸參數(shù)線性Bayes估計方法進(jìn)行介紹,主要采用二階矩陣的最優(yōu)化方法降低Bayes估計風(fēng)險,進(jìn)行貝葉斯混合地理加權(quán)回歸模型估計法及統(tǒng)計模擬。最后以全國31個省域的SO_2的排放量為例,選取人口密度、就業(yè)率、人均第一產(chǎn)業(yè)額、人均第二產(chǎn)業(yè)額、人均第三產(chǎn)業(yè)額以及人均電力消費為變量進(jìn)行如下分析:(1)空間自相關(guān)分析,從全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)兩個方面進(jìn)行分析,通過全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)的理論介紹,進(jìn)一步計算s IMoran′值、繪制s IMoran′散點圖和LISA集聚圖及顯著性來說明SO_2的排放量由于空間地理位置差異,即存在明顯的空間集聚現(xiàn)象和空間依賴性。(2)其次對SO_2的排放量和選取的六個解釋變量建立普通線性回歸模型并對其進(jìn)行最小二乘法估計,通過對P值及擬合優(yōu)度的計算和分析以及變量顯著性的分析。發(fā)現(xiàn)線性回歸模型并沒有考慮到空間非平穩(wěn)性和地理空間位置的變化影響,因此本文對SO_2的排放量和變量進(jìn)行建立混合地理加權(quán)回歸模型并對其模型參數(shù)進(jìn)行兩步法估計與Bayes估計法。(3)在混合地理加權(quán)回歸模型理論知識的基礎(chǔ)上,在實際應(yīng)用分析中,本文分別采用兩步法估計和線性Bayes估計方法對模型的參數(shù)估計分析比較,并對其進(jìn)行計算P值以及繪制擬合殘差圖,將SO_2的排放量的分級圖與殘差圖進(jìn)行比較分析。(4)最終得出結(jié)果,全國31個省域SO_2的排放量存在空間的依賴性和和較強(qiáng)的集聚性;線性Bayes混合地理加權(quán)回歸模型的顯著性和擬合要優(yōu)于混合地理加權(quán)回歸模型兩步法估計優(yōu)于普通線性回歸模型參數(shù)估計,同時線性Bayes混合地理加權(quán)模型能更好的探測到空間的非平穩(wěn)性,分析結(jié)果與事實相吻合。
【圖文】:

系數(shù)函數(shù)


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

散點圖,散點圖,排放量


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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