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J-GLOBAL ID：201702287875142484   整理番号：17A0392933

多変量統計的回帰と地理的重み付き回帰法のマルチスケール人口研究における応用【JST・京大機械翻訳】

Multiple scale spatialization of demographic data with multi-factor linear regression and geographically weighted regression models

著者 (3件)： Wang Kejing (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS) ,  Cai Hongyan (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS) ,  Yang Xiaohuan (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS)
資料名： Dili Kexue Jinzhan  (Dili Kexue Jinzhan)
巻： 35  号： 12  ページ： 1494-1505  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2228A  ISSN： 1007-6301  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 統計的人口データに対してグリッド形式の空間はより直観的に人口の空間分布を示すことができるが、異なる人口空間モデリング方法と異なるグリッド尺度は人口の空間結果を表現する面で差異が存在する。本論文では,人口特性の分割に基づき,都市の土地利用の再分類を導入し,多変量統計的回帰と地理的重み付き回帰(GWR)を用いて,人口統計データのマルチスケールモデルを研究した。1KM,5KMと10KMの3つのスケールの2010年の安徽省の人口空間データを生成し,3つの尺度の2つのモデルの結果について精度評価と比較を行った。結果は以下を示す。人口空間データの精度はモデリングのための方法と密接に関係するだけではなく,建模格网のスケールにも影響される。多変量統計回帰モデルに基づくモデルの推定人口と実際の人口の平均相対誤差は,スケールの増加とともに減少し,一方,GWR法に基づく人口空間データの差は,スケールの増加とともに増加した。全体的に見ると、GWR法に基づく1KMの研究スケールの人口空間データの平均相対誤差は最も低い(22.31%)。地域の地形学的条件と人口空間データの間には強い相関があり,地形学的タイプの複雑な山岳地域における空間データの誤差は大きい。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *地理学 ,  統計データ ,  地形学 ,  モデリング ,  山岳地 ,  空間分布 ,  回帰モデル
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  精度評価 ,  空間データ ,  安徽省 ,  マルチスケールモデル ,  空間モデル ,  *マルチスケール ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： population distribution ,  spatialization ,  multi- scales ,  multi- factor linear regression ,  Geographically Weighted Regression (GWR) ,  Anhui Province

分類 (1件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多変量 ,  統計 ,  地理 ,  マルチスケール ,  人口 ,  研究 ,  応用