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J-GLOBAL ID：201902291154159045   整理番号：19A0492237

混合地理的および時間的加重回帰:グローバルおよび局所的展望からの空間-時間変動の探索【JST・京大機械翻訳】

A Mixed Geographically and Temporally Weighted Regression: Exploring Spatial-Temporal Variations from Global and Local Perspectives

著者 (10件)： Liu Jiping (School of Geomatics, Liaoning Technical University, Fuxin 123000, China) ,  Liu Jiping (Research Center of Government GIS, Chinese Academy of Surveying and Mapping, No. 28 Lianhuachi West Road, Haidian District, Beijing 100830, China) ,  Zhao Yangyang (School of Geomatics, Liaoning Technical University, Fuxin 123000, China) ,  Zhao Yangyang (Research Center of Government GIS, Chinese Academy of Surveying and Mapping, No. 28 Lianhuachi West Road, Haidian District, Beijing 100830, China) ,  Yang Yi (School of Geomatics and Marine Information, Huaihai Institute of Technology, No. 57 Cangwu Road, Lianyungang 222005, China) ,  Xu Shenghua (Research Center of Government GIS, Chinese Academy of Surveying and Mapping, No. 28 Lianhuachi West Road, Haidian District, Beijing 100830, China) ,  Zhang Fuhao (Research Center of Government GIS, Chinese Academy of Surveying and Mapping, No. 28 Lianhuachi West Road, Haidian District, Beijing 100830, China) ,  Zhang Xiaolu (Research Center of Government GIS, Chinese Academy of Surveying and Mapping, No. 28 Lianhuachi West Road, Haidian District, Beijing 100830, China) ,  Shi Lihong (Research Center of Government GIS, Chinese Academy of Surveying and Mapping, No. 28 Lianhuachi West Road, Haidian District, Beijing 100830, China) ,  Qiu Agen (Research Center of Government GIS, Chinese Academy of Surveying and Mapping, No. 28 Lianhuachi West Road, Haidian District, Beijing 100830, China)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 2  ページ： 53  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グローバルな定常性と時空間的非定常性の両方を捉えるために,空間と時間の両方におけるグローバルおよび局所的影響を説明する新しい混合地理的および時間的加重回帰(MGTWR)モデルを提示した。一定および空間時間変化係数は一段階で推定できないので,二段階最小二乗推定を導入してモデルを較正した。シミュレーションと実世界のデータセットを用いて,提案したMGTWRモデルの性能を試験し検証した。さらに,Akaike情報基準(AIC)を重要なモデル適合診断として採用した。実験は,MGTWRモデルが従来の空間加重回帰モデルより正確な結果をもたらすことを実証した。例えば,MGTWRモデルは,3つのシミュレーションデータセットに対する地理的および時間的加重回帰(GTWR)モデルのそれらに関して,混合地理的加重回帰(MGWR)モデルおよび45.5628,-38.774および35.656のそれらに関して,AIC値を2.7066,36.368および112.812まで減少させた。さらに,MGWRおよびGTWモデルと比較して,MGTWRモデルは,最低AIC値および平均二乗誤差(MSE)および決定の最高係数(R2)および調整係数(R2adj)を得た。さらに,著者らの実験は,提案方法の実用的能力と同様に,グローバル定常性と時空非定常性の両方の存在を証明した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *地理学 ,  シミュレーション ,  最小二乗推定 ,  診断 ,  回帰モデル ,  *経時変化
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  地理的加重回帰 ,  非定常性 ,  定常性 ,  *加重 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MgTWR ,  二段階最小二乗推定 ,  大域定常性と時空非定常性 ,  空間モデリング

分類 (1件)： 都市計画の調査分析,分析手法  (RD01020D)

引用文献 (35件)：

• Brunsdon, C.; Fotheringham, A.S.; Charlton, M.E. Geographically weighted regression: A method for exploring spatial nonstationarity. Geogr. Anal. 1996, 28, 281-298.
• Yin, J.; Gao, Y.; Du, Z.; Wang, S. Exploring multi-scale spatiotemporal twitter user mobility patterns with a visual-analytics approach. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2016, 5.
• Luan, H.; Quick, M.; Law, J. Analyzing local spatio-temporal patterns of police calls-for-service using Bayesian integrated nested laplace approximation. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2016, 5.
• Subasinghe, S.; Estoque, C.R.; Murayama, Y. Spatiotemporal analysis of urban growth using GIS and remote sensing: A case study of the Colombo metropolitan area, Sri Lanka. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2016, 5.
• Brunsdon, C.; Fotheringham, A.S.; Charlton, M. Some notes on parametric significance tests for geographically weighted regression. J. Reg. Sci. 1999, 39, 497-524.

タイトルに関連する用語 (5件)： 地理 ,  グローバル ,  展望 ,  時間変動 ,  探索