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J-GLOBAL ID：201702220501712322   整理番号：17A1494492

空間回帰モデルにおける係数非定常性を研究するためのブートストラップ法の導入【Powered by NICT】

Introducing bootstrap methods to investigate coefficient non-stationarity in spatial regression models

著者 (5件)： Harris Paul (Sustainable Agricultural Sciences, Rothamsted Research, North Wyke, Okehampton, Devon, EX20 2SB, UK) ,  Brunsdon Chris (National Centre for Geocomputation, Maynooth University, Maynooth, Ireland) ,  Lu Binbin (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China) ,  Nakaya Tomoki (Department of Geography, Ritsumeiken University, 56-1, Tojin-kita-machi, Kita-ku Kyoto, 603-8577, Japan) ,  Charlton Martin (National Centre for Geocomputation, Maynooth University, Maynooth, Ireland)
資料名： Spatial Statistics  (Spatial Statistics)
巻： 21  号： PA  ページ： 241-261  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3477A  ISSN： 2211-6753  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： このシミュレーション研究では,パラメトリックブートストラップ法は,回帰モデルの係数の空間的非定常性を試験するために紹介した。このような試験は,標準線形回帰,帰無仮説の代替として地理的加重回帰(GWR)のようなモデルを比較することにより実施された比較的簡便に解析できる。本研究では,三つの空間的に自己相関回帰も帰無仮説として使用されている(i)同時自己回帰誤差モデル(ii)移動平均誤差モデルおよび(iii)同時自己回帰遅延モデル。ヌル仮説のこの展開は,GWRを用いて得られた係数の空間的変動はいくつかの他の空間過程,非定常関係を表すよりもむしろに起因する可能性があるかどうか研究を可能にする。新しい試験は,既知の多変量空間特性を有するデータと係数を生成することをシミュレーション実験によって評価し,しばしば研究ジョージア学歴データセットの空間設定内の全ての客観的である。予め指定された,領域ベース,地理的過程へのブートストラップ試験と関連する文脈診断を適用することにより,本研究は,与えられた空間プロセスのための適切な回帰モデルを選択するための貴重な指針を提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ブートストラップ ,  シミュレーション ,  *モデル ,  *回帰モデル ,  地理学 ,  自己相関
準シソーラス用語： 学歴 ,  空間特性 ,  多変量 ,  空間変動 ,  自己回帰 ,  地理的加重回帰 ,  帰無仮説 ,  線形回帰 ,  *非定常性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 地理的重みづけ回帰 ,  空間回帰 ,  仮説試験 ,  共線性 ,  GWmodel

分類 (1件)： 測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 回帰モデル ,  係数 ,  非定常性 ,  研究 ,  ブートストラップ法