Tính chất của các bài kiểm tra phụ thuộc không gian trong mô hình hồi quy tuyến tính

Geographical Analysis - Tập 23 Số 2 - Trang 112-131 - 1991
Luc Anselin1, Sergio J. Rey1
1Arizona State University**

Tóm tắt

Dựa trên một số lượng lớn các thí nghiệm mô phỏng Monte Carlo trên một mạng lưới đều đặn, chúng tôi so sánh các tính chất của kiểm tra Moran's I và kiểm tra nhân tử Lagrange đối với phụ thuộc không gian, tức là đối với cả tự tương quan lỗi không gian và biến phụ thuộc được suy rộng không gian. Chúng tôi xem xét cả độ chệch và sức mạnh của các bài kiểm tra cho sáu cỡ mẫu, từ hai mươi lăm đến 225 quan sát, cho các cấu trúc khác nhau của ma trận trọng số không gian, cho nhiều phân bố lỗi bên dưới, cho các ma trận trọng số được chỉ định sai, và cho tình huống khi có hiệu ứng ranh giới. Kết quả cung cấp chỉ số về các cỡ mẫu mà các tính chất tiệm cận của các bài kiểm tra có thể được xem là có hiệu lực. Chúng cũng minh họa sức mạnh của các bài kiểm tra nhân tử Lagrange để phân biệt giữa phụ thuộc không gian thực chất (trễ không gian) và phụ thuộc không gian như một phiền nhiễu (tự tương quan lỗi).

Từ khóa

#Moran's I #nhân tử Lagrange #phụ thuộc không gian #tự tương quan lỗi #trễ không gian #ma trận trọng số không gian #mô phỏng Monte Carlo #mô hình hồi quy tuyến tính #hiệu ứng ranh giới

Tài liệu tham khảo

10.1111/j.1467-9787.1986.tb00820.x

10.1111/j.1467-9787.1986.tb01077.x

10.1007/978-94-015-7799-1

10.1111/j.1538-4632.1988.tb00159.x

10.1177/016001768801100307

10.1111/j.1467-9787.1990.tb00092.x

Anselin L., 1990, SpaceStat: A Program for the Statistical Analysis of Spatial Data

10.1111/j.1435-5597.1988.tb01155.x

Anselin L., 1990, The Performance of Tests for Spatial Dependence in a Linear Regression

10.1007/978-94-009-2395-9

10.1016/0166-0462(77)90019-9

10.1016/0304-4076(82)90103-8

10.1111/j.1538-4632.1984.tb00798.x

10.1016/0166-0462(83)90016-9

10.1111/j.1467-9787.1988.tb01370.x

10.1007/978-94-009-9233-7_5

10.1016/0304-4076(87)90002-9

Burridge P., 1980, “On the Cliff‐Ord Test for Spatial Correlation”, Journal of the Royal Statistical Society B, 42, 107

10.1068/a130795

10.1111/j.1538-4632.1972.tb00475.x

Cliff A., 1973, Spatial Autocorrelation

Cliff A., 1981, Spatial Processes, Models and Applications

10.1177/004912418000900102

10.1177/0049124182010003001

10.1093/biomet/37.3-4.409

10.1111/j.1467-842X.1985.tb00549.x

10.1017/CCOL0521266165

10.1111/j.1467-8306.1981.tb01346.x

10.1111/j.1538-4632.1985.tb00828.x

10.1007/978-94-009-2758-2

10.1111/j.1538-4632.1988.tb00174.x

Griffith D. A., 1989, Spatial Statistical Analysis on the PC: Spatial Statistics Using Minitab

10.1111/j.1538-4632.1983.tb00794.x

10.2307/1935981

10.1111/j.1467-9787.1986.tb01076.x

10.1111/j.0033-0124.1990.00336.x

10.1093/biomet/72.3.653

10.2307/2553385

10.1016/0304-4076(88)90052-8

10.1016/0165-1765(83)90172-6

King M. L., 1981, “A Small Sample Property of the Cliff‐Ord Test for Spatial Correlation”, Journal of the Royal Statistical Society B, 43, 263

King M. L., 1987, Specification Analysis in the Linear Model, 19

10.1016/0165-1765(85)90073-4

10.2307/2288995

10.2307/1911405

Naylor T. H., 1966, Computer Simulation Techniques

10.1111/j.1467-8306.1986.tb00104.x

10.1080/03050629108434769

10.1080/01621459.1975.10480272

10.1068/a140571

10.1007/978-94-009-9394-5_18

Tukey J. W., 1977, Exploratory Data Analysis

Thông tin
Thông tin xuất bản

Geographical Analysis

Tập 23 Số 2

112-131

Thông tin tác giả