车式邻接-统计

车式邻接(Rook adjacent matrix),又称“Rook 邻接”,指以共边表示邻接关系,当两空间元素间有共同的边时赋予权重1,否则为 0 的一种邻接矩阵。

邻接矩阵-统计

邻接矩阵(adjacent matrix),指根据空间元素间相邻关系设定权重的一种矩阵,当空间元素间满足一定的相邻关系时赋予权重 1,否则权重为 0。

空间权重矩阵-统计

空间权重矩阵(spatial weight matrix),指通过赋予不同的权重来表达空间邻近关系的工具,在空间统计分析运算中作为重要基础。

拓扑数据-统计

拓扑数据(topological data),指描述空间结构中各个元素间的空间关系和连接方式的空间数据类型。

面板数据-统计

面板数据(panel data),指对同一组个体在多个时间点上重复观测的数据类型,结合了横断面数据和时间序列数据的特点。

矢量数据-统计

矢量数据(vector data),指以几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理特征及其属性的空间数据类型。

栅格数据-统计

栅格数据(raster data),指在二维表面上以规则矩形单元表示空间要素的位置和属性的空间数据类型。

空间数据-统计

空间数据(spatial data),指用来表示地理空间系统中诸要素的数量、质量、分布、 相互联系、变化规律等特征的数据,由位置、属性和时间三部分组成。

地理信息系统-统计

地理信息系统(geographical information system, GIS),指对整个或部分地球表层地理分布相关数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。

空间分析-统计

空间分析(spatial analysis),研究地理空间中数据分布、变化和关联性的统计方法。

长期效应-统计

长期效应(sustained effect),指基于干预实施后对时间序列模型参数产生的影响,算出的干预后持久存在的影响大小。

瞬时效应-统计

瞬时效应(immediate effect),指基于干预实施后对时间序列模型参数产生的影响,算出的干预后立即发生的影响大小。

中断时间序列分析-统计

中断时间序列分析(interrupted time series analysis),指通过比较干预前后动态观测的数据,考察时间序列中可能出现的瞬时变化和趋势变化,以识别干预措施对目标变量的影响,评估干预效果的一种统计方法。

年均变化百分比-统计

年均变化百分比(average annual percent change),指采样间隔以年为单位的时间序列中,时段内末期值相对于初期值的变化率再除以时段长度所得的数值。

年度变化百分比-统计

年度变化百分比(annual percent change),指采样间隔以年为单位的时间序列中,下一年的观测值与当前年份的观测值之差除以当前年份的观测值算出的变化率。

对数线性转折点回归模型-统计

对数线性转折点回归模型(log-linear joinpoint regression model),指一种回归模型,将时间序列分割为若干区段,并在每个区段内使用对数线性回归模型来描述被观测变量随时间的变化规律。该模型能够有效捕捉数据中的潜在转折点和趋势变化,并适用于处理呈指数增长或衰减的数据。 ...

简单线性转折点回归模型-统计

简单线性转折点回归模型(simple linear joinpoint regression model),指一种回归模型,将时间序列分割为若干区段,并在每个区段内使用简单线性回归模型来描述被观测变量随时间的变化规律。该模型能够捕捉数据中潜在的转折点和趋势变化。 ...

转折点回归模型-统计

转折点回归模型(joinpoint regression model),指一种用于描述时间序列变化趋势的统计方法。其基本思想是根据时间序列特征,通过若干连接点将研究时间分割成不同区间,并对每个区间进行趋势拟合和优化,进而更详细地评价全局时间范围内不同区间序列的变化特征。 ...

自回归-广义自回归条件异方差模型-统计

自回归-广义自回归条件异方差模型(a combination of autoregressive model and generalized autoregressive conditionally heteroscedastic model),简称“AR-GARCH 模型”,指自回归模型指当前值可以 表征为历史值的线性组合,广义自回归条件异方差模型则可以归纳时间序列中随机波动的强度因时而变的规律。两者结合形成 ...

广义自回归条件异方差模型-统计

广义自回归条件异方差模型(generalized autoregressive conditional heteroskedastic model),简称“GARCH 模型”,指基于时间序列既往若干期的观测值,同时假设当前时刻的随机误差是此前若干期方差不相等且不苛求彼此独立的残差项组合形成,进而构建出的用于预测当前值的模型。 ...
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