混合地理加权回归模型的统计诊断  

Statistical Diagnostics in Mixed Geographically Weighted Regression Models

作　　者：魏传华[1] 吴喜之[2,3] 

机构地区：[1]中央民族大学理学院,北京100081 [2]中国人民大学应用统计科学研究中心 [3]中国人民大学统计学院,北京100872

出　　处：《统计与信息论坛》2009年第1期9-13,共5页Journal of Statistics and Information

基　　金：国家社会科学基金项目<空间计量经济学:理论与应用>(07CTJ003);全国统计科学研究计划项目<空间数据的统计分析>(2006B24);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目<空间统计学及其应用>(05JJD910001)

摘　　要：混合地理加权回归模型作为一类能简单有效解决空间非平稳问题的数据分析方法已经得到了广泛的应用。在利用该模型分析实际数据时,一个或多个特殊观测点的存在能导致估计结果发生较大改变。为了能有效检测出异常点,系统研究这类半参数模型的统计诊断与影响分析。首先基于数据删除模型定义了参数分量对应的Cook统计量,其次,基于均值漂移模型讨论了异常点的检验问题,构造了相应的检验统计量。Mixed geographically weighted regression model is frequently used in spatial analysis. In this paper, diagnostic and influential analysis on this semi - parametric model is concerned. A type of Cook＇ s distance of parametric component based on data deletion model was introduced, and a test statistic for testing whether a given observation is an outlier to the model based on the mean shift outlier model was constructed.

关 键 词：混和地理加权回归模型 两步估计 COOK距离 均值漂移模型 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]