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地理加权回归分析空间数据的空间非平稳性
引用本文:覃文忠,王建梅,刘妙龙.地理加权回归分析空间数据的空间非平稳性[J].辽宁师范大学学报(自然科学版),2005,28(4):476-479.
作者姓名:覃文忠  王建梅  刘妙龙
作者单位:同济大学,测量与国土信息工程系,上海,200092
基金项目:国家自然科学基金资助项目(49971031)
摘    要:空间数据一般具有空间非平稳性的特征,用一般线性回归模型来拟合空间数据,其分析结果不能全面反映空间数据的真实特征.地理加权回归模型是一种相对简单而又有效的探测空间非平稳性的新方法,属于局域空间分析模型.它允许不同的地理空间存在不同的空间关系,其结果是局域而不是全域的参数估计,因此能够探测到空间数据的空间非平稳性.以银行不良贷款原因分析为实例来验证空间数据的空间非平稳性.

关 键 词:空间非平稳性  地理加权回归  空间分析  空间数据
文章编号:1000-1735(2005)04-0476-04
收稿时间:09 20 2005 12:00AM
修稿时间:2005年9月20日

Spatial Nonstationarity of Geographically Weighted Regression Analysis of Spatial Data
QIN Wen-zhong,WANG Jian-mei,LIU Miao-long.Spatial Nonstationarity of Geographically Weighted Regression Analysis of Spatial Data[J].Journal of Liaoning Normal University(Natural Science Edition),2005,28(4):476-479.
Authors:QIN Wen-zhong  WANG Jian-mei  LIU Miao-long
Institution:Department of Surveying and Geoinformatics, Tongji University, Shanghai 200092, China
Abstract:Conventional regression analysis can only produce"average" and"global" parameter estimates rather than "local" parameter estimates which vary over space in some spatial systems.Geographically weighted regression(GWR) is a relatively simple,but effective,new technique for exploring spatial nonstationarity.It allows different relationships to exist at different points in space.Therefore, local rather than global parameters can be estimated and spatial nonstationarity can be examined.
Keywords:geographically weighted regression  spatial nonstationarity  spatial analysis  spatial data
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