具有协变量测量误差的地理加权回归模型 作者 艾达·马里亚蒂·胡塔巴拉特 印度尼西亚贾亚普拉森德拉瓦西大学数学与自然科学学院数学系 雅科布·鲁鲁 印度尼西亚查亚普拉Cenderawasih大学数学与自然科学学院数学系 关键词: 混合线性模型,限制最大似然法,渐近正态性,加权矩阵 摘要 本文通过混合线性模型方法,确定了具有测量误差的地理加权回归(GWR)模型的参数估计量。与不注意地理位置因素的模型相比,GWR非常关注地理位置因素。该模型将为收集数据的每个点或位置生成本地模型的参数估计值。GWR模型中的混合线性模型方法形成了每个观测点的权重矩阵。用于估计混合线性模型中参数的估计方法是限制最大似然(REML)方法。得到了估计量的渐近正态性。估计值是一致的。从获得的估计结果中,我们说明了东爪哇省营养不良患者的数据。 下载 PDF格式 已发布 2021-03-29 如何引用 马里亚蒂·胡塔巴拉特,I..,&Y.鲁鲁。(2021). 具有协变量测量误差的地理加权回归模型。泰国统计员,19(2), 294–307. 检索自https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/thaistat/article/view/243852 更多引文格式 ACM公司 ACS公司 亚太地区 澳大利亚北卡罗来纳州 芝加哥 哈佛大学 电气与电子工程师协会 MLA公司 图拉宾语 温哥华 下载引文 尾注/佐特罗/门德利(RIS) BibTeX公司 问题 第19卷第2期(2021年):4月 章节 文章