顾及空间分异性的回归模型研究
中文摘要 | 第7-8页 |
英文摘要 | 第8-9页 |
1 绪论 | 第10-17页 |
1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
1.2 研究现状 | 第10-13页 |
1.2.1 空间分异的基本理论 | 第10-11页 |
1.2.2 空间自回归模型 | 第11页 |
1.2.3 地理加权回归模型 | 第11-12页 |
1.2.4 时空地理加权回归模型 | 第12页 |
1.2.5 城市住宅价格特征 | 第12-13页 |
1.3 研究内容与技术路线 | 第13-14页 |
1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
1.3.2 技术路线 | 第14页 |
1.4 论文结构 | 第14-17页 |
2 空间分异性检验 | 第17-30页 |
2.1 空间自相关的理论基础 | 第17-22页 |
2.1.1 全局自相关统计量 | 第17-20页 |
2.1.2 局部自相关统计量 | 第20-21页 |
2.1.3 Moran散点图 | 第21-22页 |
2.2 空间异质性分析 | 第22-24页 |
2.2.1 空间异质性的含义 | 第22-23页 |
2.2.2 半变异函数的基本理论 | 第23页 |
2.2.3 变异曲线及其参数 | 第23-24页 |
2.3 空间趋势分析 | 第24-25页 |
2.4 实验与分析 | 第25-29页 |
2.4.1 研究区域与数据 | 第25页 |
2.4.2 住宅价格的空间自相关分析 | 第25-28页 |
2.4.3 住宅价格的空间异质性分析 | 第28-29页 |
2.4.4 住宅价格的空间趋势分析 | 第29页 |
2.5 本章小结 | 第29-30页 |
3 空间自回归模型理论与估计方法 | 第30-42页 |
3.1 多元线性回归模型 | 第30-31页 |
3.1.1 多元线性回归模型的定义 | 第30页 |
3.1.2 多元线性回归模型的估计方法 | 第30-31页 |
3.2 空间自回归模型 | 第31-36页 |
3.2.1 空间自回归模型的定义 | 第31-33页 |
3.2.2 空间自回归模型的最大似然估计 | 第33-34页 |
3.2.3 空间权重矩阵 | 第34-35页 |
3.2.4 改进的空间自回归模型 | 第35-36页 |
3.3 回归分析软件介绍 | 第36-38页 |
3.3.1 R语言 | 第36页 |
3.3.2 GeoDa软件 | 第36-37页 |
3.3.3 Matlab软件 | 第37-38页 |
3.3.4 SPSS统计软件 | 第38页 |
3.4 实验与分析 | 第38-41页 |
3.4.1 实验区变量说明 | 第38-39页 |
3.4.2 模型精度对比分析 | 第39-41页 |
3.5 本章小结 | 第41-42页 |
4 地理加权自回归模型的理论与估计方法 | 第42-51页 |
4.1 地理加权回归模型 | 第42-46页 |
4.1.1 地理加权回归模型的定义 | 第42页 |
4.1.2 地理加权回归模型的估计方法 | 第42-43页 |
4.1.3 核函数 | 第43-45页 |
4.1.4 空间带宽 | 第45页 |
4.1.5 地理加权回归模型的显著性检验 | 第45-46页 |
4.2 地理加权自回归模型 | 第46-47页 |
4.2.1 地理加权自回归模型的定义 | 第46-47页 |
4.2.2 地理加权自回归模型的估计方法 | 第47页 |
4.3 实验与分析 | 第47-50页 |
4.3.1 模型的显著性检验 | 第47-48页 |
4.3.2 空间带宽选择 | 第48页 |
4.3.3 回归精度对比分析 | 第48-50页 |
4.4 本章小结 | 第50-51页 |
5 时空地理加权回归模型的应用 | 第51-55页 |
5.1 时空地理加权回归模型 | 第51-52页 |
5.1.1 时空核函数 | 第51页 |
5.1.2 时空因子选择 | 第51-52页 |
5.2 时空地理加权回归模型的估计方法 | 第52-53页 |
5.3 实验分析 | 第53-54页 |
5.3.1 时空参数的选取 | 第53-54页 |
5.3.2 回归模型精度对比分析 | 第54页 |
5.4 本章小结 | 第54-55页 |
6 结论与展望 | 第55-57页 |
6.1 结论 | 第55页 |
6.2 论文的主要创新点 | 第55-56页 |
6.3 展望 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-61页 |
攻读硕士学位期间发表论文及参与项目 | 第61-62页 |
致谢 | 第62页 |