成分数据的空间自回归模型

成分数据的空间自回归模型

论文摘要

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。通过利用等距对数比(ilr)变换将成分数据解约束,得到了新模型的参数估计量。蒙特卡罗模拟实验验证了所提估计方法的有效性。

论文目录

  • 1 基础理论
  •   1.1 单形空间
  •   1.2 等距对数比变换
  • 2 模型的提出
  • 3 估计方法
  • 4 数值模拟
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 黄婷婷,王惠文,SAPORTA Gilbert

    关键词: 成分数据,等距对数比变换,极大似然估计,空间依赖,空间自回归模型

    来源: 北京航空航天大学学报 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

    专业: 数学

    单位: 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

    基金: 国家自然科学基金(71420107025)~~

    分类号: O212.1

    DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0253

    页码: 93-98

    总页数: 6

    文件大小: 243K

    下载量: 267

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