贝叶斯地理加权回归模型的稳健性研究
Research on Robustness of Bayesian GWR Model
作 者：吴世朋[1];张辉国[1];胡锡健[1]
Wu Shipeng;Zhang Huiguo;Hu Xijian(College of Mathematics and System Science,Xinjang University,Urumqi 830046,China)
作者机构：[1]大学数学与系统科学学院,乌鲁木齐830046
出 版 物：统计与决策
年 卷 期：2019年 第18期
摘 要：文章在简要介绍地理加权回归(GWR)模型的基础上,推导地理加权回归模型的贝叶斯估计方法(BGWR),并分析该估计方法的稳健性。通过模拟实验研究贝叶斯地理加权回归在数据包含各种异常值情况下的稳健性,结果显示:贝叶斯地理加权回归比地理加权回归具有更好的稳健性。虽然贝叶斯地理加权回归模型计算时间略多一些,但是在空间数据集可能包含异常值的情况下,贝叶斯地理加权回归模型更为可靠和有效。
页 码：25-30页
主 题 词：地理加权回归;稳健估计;贝叶斯地理加权回归;异常值