本文關(guān)鍵詞：基于Bayesian的空間多層線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)及其應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 空間多層線性模型 空間多層數(shù)據(jù) 空間權(quán)重矩陣 空間相關(guān)性 貝葉斯方法

【摘要】：空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的一種重要的現(xiàn)代分支,產(chǎn)生了許多重要的理論和實(shí)踐成果.空間計(jì)量理論通過空間權(quán)重矩陣將空間因素對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的影響的模式引入到模型中.本文的目標(biāo)是學(xué)習(xí)和理解空間計(jì)量基礎(chǔ)理論和基本模型,以及估計(jì)方法,重點(diǎn)研究具有嵌套結(jié)構(gòu)的空間屬性數(shù)據(jù),結(jié)合空間計(jì)量模型和多層線性模型來分析空間相關(guān)的層次性問題.本文首先介紹了空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論模型,空間自回歸模型、空間誤差模型、空間德賓模型的結(jié)構(gòu)特征,空間權(quán)重矩陣的設(shè)定,貝葉斯方法估計(jì)模型參數(shù)的原理,以及計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)估計(jì)過程的步驟.針對(duì)空間多層數(shù)據(jù)存在不同層次的空間相關(guān)的問題,我們?cè)O(shè)定多個(gè)空間權(quán)重矩陣來建立空間多權(quán)重矩陣模型和空間多層線性模型,并分析了貝葉斯方法估計(jì)模型的原理和過程,估計(jì)量的性質(zhì).本文從理論上揭示了空間多層線性模型與經(jīng)典的空間回歸模型的差異,由此體現(xiàn)了本文的理論創(chuàng)新.創(chuàng)新主要體現(xiàn)在:經(jīng)典的空間回歸模型中,在分析空間依賴性時(shí),僅包含一個(gè)層次的空間依賴,本文在詳細(xì)解讀空間計(jì)量模型的基礎(chǔ)上,從理論上研究了不同層次的空間依賴性問題,體現(xiàn)理論創(chuàng)新意義的研究為空間多層線性模型,其意義在于揭示出不同層次空間相關(guān)對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的影響規(guī)律,提出了顯著的應(yīng)用性創(chuàng)新.
【關(guān)鍵詞】：空間多層線性模型 空間多層數(shù)據(jù) 空間權(quán)重矩陣 空間相關(guān)性 貝葉斯方法
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O212.1
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-7
• 1 緒論7-13
• 1.1 引言7-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容11-13
• 2 預(yù)備知識(shí)13-17
• 2.1 空間多層數(shù)據(jù)的性質(zhì)13-14
• 2.2 空間計(jì)量模型的參數(shù)估計(jì)14-17
• 3 空間多權(quán)重矩陣模型的貝葉斯推斷及其應(yīng)用17-26
• 3.1 模型建立和參數(shù)估計(jì)17-19
• 3.2 假設(shè)檢驗(yàn)19-20
• 3.3 隨機(jī)模擬20-23
• 3.4 空間多權(quán)重矩陣模型的應(yīng)用23-26
• 4 空間多層線性模型的建立及貝葉斯推斷26-32
• 4.1 空間多層線性模型的建立26
• 4.2 空間多層線性模型的估計(jì)26-29
• 4.3 隨機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)和分析29-32
• 5 結(jié)論與展望32-33
• 參考文獻(xiàn)33-37
• 碩士期間發(fā)表論文清單37-38
• 致謝38-39

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 ;Bayesian and Geostatistical Approaches to Combining Categorical Data Derived from Visual and Digital Processing of Remotely Sensed Images[J];Geo-Spatial Information Science;2005年02期

2 ;Application of Bayesian Network Learning Methods to Land Resource Evaluation[J];Wuhan University Journal of Natural Sciences;2006年04期

3 ;Exact Bayesian and Fiducial Limits for the Mean of Lognormal Distribution[J];Chinese Journal of Systems Engineering and Electronics;1994年02期

4 張劍;葉見曙;趙新銘;;Dynamic Bayesian estimation of displacement parameters of continuous curve box based on Novozhilov theory[J];Applied Mathematics and Mechanics(English Edition);2007年01期

5 ;Research on Bayesian Network Based User's Interest Model[J];Wuhan University Journal of Natural Sciences;2007年05期

6 ;Stochastic back analysis of permeability coefficient using generalized Bayesian method[J];Water Science and Engineering;2008年03期

7 朱永生;;Bayesian credible interval construction for Poisson statistics[J];中國物理C;2008年05期

8 ;Research of Gene Regulatory Network with Multi-Time Delay Based on Bayesian Network[J];Journal of Northeast Agricultural University(English Edition);2008年02期

9 ;Study of testability measurement method for equipment based on Bayesian network model[J];Journal of Systems Engineering and Electronics;2009年05期

10 董旭初 ,歐陽丹彤 ,劉大有;Bayesian網(wǎng)推理中的化簡(jiǎn)方法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2004年01期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 ;Optimal Coordination of Multi-task Allocation and Path Planning for UAVs Using Dynamic Bayesian Network[A];2009中國控制與決策會(huì)議論文集（3）[C];2009年

2 ;Bayesian Network analysis on agency behavior of controlling shareholders[A];2009中國控制與決策會(huì)議論文集（1）[C];2009年

3 ;Expected Bayesian Credible Limit of Reliability Parameters in the Case of Zero-Failure Data for Exponential Distribution[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference（CCDC）[C];2011年

4 ;Research on Applying Bayesian Networks to Condition-Based Maintenance of Hydroelectric Set[A];第二十三屆中國控制會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2004年

5 ;A Recursive Method of Learning Bayesian Network for Rule Extraction Based on Information Theory[A];第一屆建立和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2005）論文集[C];2005年

6 ;Application of Data Mining Model Based on Bayesian Artificial Neural Network in Fault Diagnosis for Hydraulic Generators[A];第二十四屆中國控制會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2005年

7 ;A Reliability Improvement Predictive Approach to Software Testing with Bayesian Method[A];第二十九屆中國控制會(huì)議論文集[C];2010年

8 ZHU Zoe;;Threat Assessment Based on Variable Parameter Dynamic Bayesian Network[A];第二十九屆中國控制會(huì)議論文集[C];2010年

9 ;Bayesian methods for cycle slips detection based on autoregressive model[A];第三屆中國衛(wèi)星導(dǎo)航學(xué)術(shù)年會(huì)電子文集——S03精密定軌與精密定位[C];2012年

10 ;Fault Prognosis for Data Incomplete Systems: A Dynamic Bayesian Network Approach[A];第24屆中國控制與決策會(huì)議論文集[C];2012年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 彭青松;Bayesian網(wǎng)及其在圖像分析中的應(yīng)用研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2005年

2 董旭初;Bayesian網(wǎng)的最優(yōu)樹分解研究[D];吉林大學(xué);2011年

3 張召友;非線性Bayesian濾波及其在SINS/GPS緊耦合導(dǎo)航中的應(yīng)用研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

4 Muzahem Mohammed Yahya Al-Hashimi;[D];華中科技大學(xué);2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉帥;基于Bayesian隨機(jī)效應(yīng)模型的我國人口平均預(yù)期壽命分析[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

2 董海彪;基于克里格替代模型和改進(jìn)的Bayesian-MCMC方法的地下水污染源反演識(shí)別研究[D];吉林大學(xué);2016年

3 滕德雄;基于Bayesian的空間多層線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)及其應(yīng)用[D];新疆大學(xué);2016年

4 于鵬;一種Bayesian網(wǎng)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法的研究[D];吉林大學(xué);2005年

5 毛小云;基于Bayesian網(wǎng)絡(luò)的對(duì)等環(huán)境負(fù)載均衡模型[D];浙江大學(xué);2008年

6 王昆;一種基于Bayesian CBR的推薦系統(tǒng)研究[D];河北師范大學(xué);2011年

7 董旭初;Bayesian網(wǎng)推理算法及基于Bayesian網(wǎng)的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)工具組件[D];吉林大學(xué);2004年

8 王鵬;Bayesian網(wǎng)推理算法及在圖像分類上的應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2006年

9 呂利;應(yīng)用Bayesian網(wǎng)處理基于一致性診斷中的不確定性問題的研究[D];吉林大學(xué);2007年

10 潘吉斯;一種Bayesian網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的并行學(xué)習(xí)方法[D];蘇州大學(xué);2006年

，

本文編號(hào)：905099