標準化変数に基づく空間回帰モデルの係数分解【JST・京大機械翻訳】

Chen Yanguang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209871835269 整理番号：22P0289147

標準化変数に基づく空間回帰モデルの係数分解【JST・京大機械翻訳】

Coefficient Decomposition of Spatial Regressive Models Based on Standardized Variables

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発行年： 2022年02月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

空間自己相関解析は空間自己回帰モデリングの基礎である。しかし,空間相関係数と空間回帰モデルの間の関係はまだ十分に明らかにされていない。本論文は,空間回帰係数の深い構造を探究するために専念した。数学的推論によって,標準変数に基づく一般的空間回帰モデルから,正準空間回帰係数の一対の式を導いた。空間的自己および遅れ回帰係数は,従来の回帰係数,ピアソン相関係数,Moran指数,空間交差相関係数,および予測残差の分散を含む一連の統計パラメータと測定に縮減した。公式は,空間相関係数と空間回帰係数の間の明確な固有関係を示した。新しい知見は以下のとおりである:空間自己回帰係数は独立変数のMoran指数に主に依存するが,空間遅れ回帰係数は独立変数と従属変数の相互相関係数に主に依存する。中国の北京,天津,および河北地域における都市システムの観測データを採用して,新しく誘導した式を検証し,結果は満足であった。新しい式とそれらの変量は空間相関の展望から空間回帰モデルを理解するために有用であり,空間回帰モデリングを助けるために使用できる。【JST・京大機械翻訳】

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統計的品質管理 , システム・制御理論一般 , 統計学

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