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时空主成分分析

作者

上市的：
  • Mirosław Krzy希科
  • 彼得·尼坎普
  • 瓦尔德马尔·拉塔奇萨克
  • 沃尔德马尔·沃因斯基
  • Beata Wenerska公司

摘要

主成分分析（PCA）是定量社会科学中广泛使用的一种成熟的研究方法。本研究的主要目标是设计和评估一种新的方法，有效地解决主成分分析中多元数据集之间时空相关性的数学和统计处理。该方法基于多功能PCA的最新进展。该研究旨在优化函数主成分方差与Moran的$I$I指数的乘积，从而增强分析框架。模拟研究和实例表明，正时空主成分应使用基于距离的空间权重矩阵构建，使用基于边长的空间权重矩阵的负值。

建议引用

  • 米洛斯·aw Krzy shi ko&Peter Nijkamp&Waldemar Ratajczak&Waldema Wołyn ski&Beata Wenerska，2024年。"时空主成分分析,"空间经济分析，Taylor&Francis期刊，第19卷（1），第8-29页，1月。
    • 手柄：RePEc:taf:specan:v:19:y:2024:i:1:p:8-29
    内政部：10.1080/17421772.202237532
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    文件URL: http://hdl.handle.net/10.1080/1742172.2023.2237532
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