空间分层数据无条件模型的改进及其估计

发布时间：2018-03-08 04:14

  本文选题：无条件模型　切入点：空间依赖性　出处：《统计与决策》2016年20期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：抽样调查中得到的数据经常既包含个体信息又包含地理单元信息,形成以地区集聚的分层数据。空间分层数据中地理单元间往往具有空间依赖性,区别于传统的分层数据。分析空间分层数据时需要首先建立无条件模型用作初步分析。因此,在传统分层无条件模型中引入完全空间自回归模型来表达空间相关性,建立空间分层数据的无条件模型,并研究其估计方法,借助参数估计值可做模型选择。
[Abstract]:The data obtained in the sampling survey often contain both individual information and geographic unit information, forming stratified data gathered in different regions. Spatial dependence is often found among geographical units in spatial stratified data. In order to analyze spatial stratified data, we need to establish an unconditional model for preliminary analysis. Therefore, a complete spatial autoregressive model is introduced to express spatial correlation in the traditional stratified and unconditional model. The unconditional model of spatial stratified data is established and its estimation method is studied. The model can be selected by parameter estimation.
【作者单位】： 中国传媒大学理学院;西京学院应用统计科学研究中心;
【基金】：北京高等学校“青年英才计划”项目(YETP0611) 中国传媒大学优秀中青年教师培养工程(YXJS2013330);中国传媒大学理工科规划项目(XNL1402)
【分类号】：F224

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本文编号：1582356