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得到许可的 未经许可 需要身份验证 发布人:德古意特出版社 2020年6月3日

函数空间滞后模型的贝叶斯估计

  • 阿拉斯桑纳啊 电子邮件徽标 埃曼纽尔·尼古拉·卡布拉尔

摘要

空间滞后模型(SLM)在地理、经济学、人口学、区域科学等多学科的空间化数据建模文献中得到了广泛研究。这是经典线性模型的扩展,在建模中考虑了空间单元的邻近性。本文提出了函数空间滞后(FSLM)模型的贝叶斯估计。贝叶斯MCMC技术被用作模型参数的估计方法。为了比较贝叶斯函数空间滞后模型、函数空间滞后和函数线性模型的结果,进行了仿真研究。作为一个例子,我们使用所提出的贝叶斯函数空间滞后模型来建立失业率与塞内加尔45个省的文盲率曲线之间的关系。


通讯作者:Alassane Aw,数学系,Ziguinchor阿萨内塞克大学,齐金科尔,塞内加尔,电子邮件:

附录

Metropolis-within-Gibbs算法的每个参数的马尔可夫链如下所示图79如下所示。Metropolis-within-Gibbs算法的不同参数链是全局稳定的。不同链的速度也证明了算法的收敛速度。

图7:Metropolis-within-Gibss算法使用Queen邻接准则和正常核生成的马尔可夫链。
图7:

基于Queen邻接准则和正规核的Metropolis-within-Gibss算法生成的马尔可夫链。

图8:Metropolis-within-Gibss算法使用Rook邻接准则和正常核生成的马尔可夫链。
图8:

基于Rook邻接准则和正规核的Metropolis-within-Gibss算法生成的马尔可夫链。

图9:Metropolis-within-Gibss算法使用5近邻准则和正常核生成的马尔可夫链。
图9:

基于5近邻准则和正规核的Metropolis-within-Gibss算法生成的马尔可夫链。

工具书类

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收到:2019-09-14
认可的:2020-03-17
在线发布:2020-06-03

©2020 Walter de Gruyter GmbH,柏林/波士顿

于2024年4月24日从下载https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/jtse-2019-0047/html
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