半参数空间自回归模型的模型检验研究

发布时间：2025-02-11 14:46

　　我们正处于信息爆炸的时代,面对海量的信息,如何处理就显得尤为重要。如处理其中的失业率,升学率,疾病的传染率等数据,经研究发现这些数据具有空间依赖性或者空间自相关性。若忽视这些性质,而采用经典的数据分析方法去进行分析,则得到的结论可能有偏差,甚至与实际情况相反。空间自回归模型正好可用于解决空间自相关性问题。在实际问题中,不是所有的自变量对响应变量的影响都是线性的,一些自变量对响应变量的影响是非线性的,这样使得模型中往往同时具有线性和非线性结构。若忽略这种非线性影响,仍采用线性空间自回归模型去进行建模,则得到的数据分析结果往往是不恰当的,甚至是错误的。由此可见,对半参数空间自回归模型的研究具有重要的理论研究价值和实际应用价值。在数据分析过程中,一个最为重要的环节是对所拟合的模型进行验证。拟合模型是否合适直接影响我们研究的结论,所以进行模型检验可以为我们的统计决策提供依据,提高实际数据建模效率,节约人力和财力。本文主要研究半参数空间自回归模型的模型检验问题。首先考虑模型的估计问题,对于模型的非参数部分,利用样条函数进行逼近,然后利用广义矩估计方法通过构造矩函数给出模型的估计,证明了参数部分和非...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
符号表
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究状况
        1.2.1 空间自回归模型估计的发展
        1.2.2 半参数空间自回归模型估计的发展
        1.2.3 模型检验方法的发展
    1.3 研究内容
    1.4 本文结构
第2章 基本知识介绍
    2.1 模型介绍
    2.2 广义矩估计和最优权重矩阵
    2.3 空间权重矩阵
    2.4 文中用到有关性质的说明
    2.5 本章小结
第3章 估计及检验
    3.1 模型及原假设下的估计
    3.2 构造检验统计量
    3.3 检验统计量的渐近性质
    3.4 检验统计量临界值的计算
    3.5 定理的证明
    3.6 本章小结
第4章 数值模拟与实例分析
    4.1 数值模拟
    4.2 实例分析
    4.3 本章小结
结论
参考文献
致谢



本文编号：4033415