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四种空间回归模型在疾病空间数据影响因素筛选中的比较研究
被引量：
21
1
作者
黄秋兰
唐咸艳
+2 位作者
周红霞
李峤
仇小强
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第3期334-338,共5页
目的探讨全局空间回归模型(空间迟滞模型、空间误差模型、空间杜宾模型)和局部空间回归模型(地理加权回归)在筛选疾病空间数据影响因素中的价值,为查找具有空间自相关性和空间异质性的疾病数据的影响因素提供统计参考。方法基于模型是...
目的探讨全局空间回归模型(空间迟滞模型、空间误差模型、空间杜宾模型)和局部空间回归模型(地理加权回归)在筛选疾病空间数据影响因素中的价值,为查找具有空间自相关性和空间异质性的疾病数据的影响因素提供统计参考。方法基于模型是否考虑空间自相关和空间异质性两方面,根据模型拟合后的残差是否独立、拉格朗日乘数和稳健拉格朗日乘数是否显著、信息准则量(AIC、SC)大小、R2大小、对数似然值大小等指标来评价模型拟合的效果。结果实例分析显示,普通线性回归模型拟合的AIC为41.65、R2为0.49,但残差不独立,存在空间自相关性。空间迟滞模型的AIC为18.6935、R2为0.64,稳健拉格朗日乘数显著,模型拟合后的残差独立。空间误差模型的AIC为22.0779、R2为0.62,稳健拉格朗日乘数不显著,模型拟合后的残差独立。地理加权回归模型的AIC为14.9909、R2为0.62,模型拟合后的残差独立,模型的参数估计值具有空间变异性,不同地区的β系数、常数项、R2不同。结论全局空间回归模型和局部空间回归模型考虑了数据的空间自相关性,在探讨具有空间自相关性的疾病空间数据的影响因素时,较经典的普通线性回归模型效果好。而且,局部空间回归模型体现了参数估计值的空间变异性,与全局空间回归模型的平均估计值相比,结果更可靠。
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关键词
空间
自相关
空间
变异性
空间迟滞模型
空间
误差
模型
地理加权回归
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职称材料
题名
四种空间回归模型在疾病空间数据影响因素筛选中的比较研究
被引量：
21
1
作者
黄秋兰
唐咸艳
周红霞
李峤
仇小强
机构
广西医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第3期334-338,共5页
基金
广西科学研究与技术开发计划项目基金(桂科攻10124001A-65)
文摘
目的探讨全局空间回归模型(空间迟滞模型、空间误差模型、空间杜宾模型)和局部空间回归模型(地理加权回归)在筛选疾病空间数据影响因素中的价值,为查找具有空间自相关性和空间异质性的疾病数据的影响因素提供统计参考。方法基于模型是否考虑空间自相关和空间异质性两方面,根据模型拟合后的残差是否独立、拉格朗日乘数和稳健拉格朗日乘数是否显著、信息准则量(AIC、SC)大小、R2大小、对数似然值大小等指标来评价模型拟合的效果。结果实例分析显示,普通线性回归模型拟合的AIC为41.65、R2为0.49,但残差不独立,存在空间自相关性。空间迟滞模型的AIC为18.6935、R2为0.64,稳健拉格朗日乘数显著,模型拟合后的残差独立。空间误差模型的AIC为22.0779、R2为0.62,稳健拉格朗日乘数不显著,模型拟合后的残差独立。地理加权回归模型的AIC为14.9909、R2为0.62,模型拟合后的残差独立,模型的参数估计值具有空间变异性,不同地区的β系数、常数项、R2不同。结论全局空间回归模型和局部空间回归模型考虑了数据的空间自相关性,在探讨具有空间自相关性的疾病空间数据的影响因素时,较经典的普通线性回归模型效果好。而且,局部空间回归模型体现了参数估计值的空间变异性,与全局空间回归模型的平均估计值相比,结果更可靠。
关键词
空间
自相关
空间
变异性
空间迟滞模型
空间
误差
模型
地理加权回归
Keywords
Spatial autocorrelation
Spatial heterogenei-ty
Spatial lag model
Spatial error model
Geographically weightedregression
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
四种空间回归模型在疾病空间数据影响因素筛选中的比较研究
黄秋兰
唐咸艳
周红霞
李峤
仇小强
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013
21
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