网络首发时间：2018-08-23 10:38:18

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成分数据的空间自回归模型

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北京航空航天大学学报 , Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,
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【作者】 黄婷婷； 王惠文； Saporta Gilbert；

【机构】 北京航空航天大学经济与管理学院； 城市运行应急保障模拟技术北京市重点实验室； 北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心； 法国国立工艺学院计算机和通信研究中心；

【摘要】 针对已有成分数据线性回归模型对研究对象相互独立的严格要求,提出了含有成分数据和普通数据的空间自回归模型,在此基础上提出了成分数据空间自回归模型的估计方法。新模型结合了空间自回归模型处理因变量之间相互依赖的优势,可同时处理成分数据和普通数据。通过利用ilr(isometric logratio)变换将成分数据解约束,得到了新模型的参数估计量。蒙特卡洛模拟实验验证了提出估计方法的有效性。

【关键词】 成分数据； ilr变换； 极大似然估计； 空间依赖； 空间自回归模型；
【基金】 国家自然科学基金(基金号71420107025)
  • 【DOI】10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0253
  • 【分类号】O212.1
  • 【下载频次】100

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