空间计量——空间回归(学习笔记自用)

发布网友发布时间：2024-10-18 10:59

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热心网友时间：2024-10-20 15:01

回归分析是统计方法之一，研究变量间关系，常将一个变量设为因变量，其余设为解释变量。经典回归分析要求独立、随机，但地理学第一定律指出空间上事物具有空间自相关性，故经典回归不适用。

多重线性回归适用于定量因变量，而Logistic回归则适用于分类因变量。模型回归后得到的因变量估计值应接近实际值，若模型拟合效果好。

空间回归在经典回归基础上考虑空间自相关性，是研究空间变量关系的主要数学工具。可划分为全局和局部模型。

全局空间回归模型关注空间依赖性，包括内生交互、外生交互和误差项交互效应。空间滞后模型考虑因变量的空间相关性，空间误差模型关注误差项交互效应。空间自回归组合模型结合两者。

模型参数估计方法包括最大似然估计和广义空间两阶段最小二乘法。局部模型侧重研究变量、误差项的空间异质性和模型本身的空间变化规律。

地理加权回归通过引入空间距离加权，根据距离调整变量权重。贝叶斯空间变系数模型使用贝叶斯层次模型指定空间结构。

空间回归步骤包括进行自回归检验、使用回归模型、模型评价。拟合优度R^2值越高，模型解释力越强；AIC值越小，回归效果越好。