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。

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。

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。

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。

迪格尔检验-统计

迪格尔检验(Diggle test),又称“Diggle 检验”,指通过构建最近邻累积分布函数,并将最近邻距离的观测分布与空间完全随机性零假设下预期的理论分布进行比较的检验方法。

空间抽样-统计

空间抽样(spatial sampling),指在地理空间或空间数据集中,按照特定规则抽取样本点或区域,以通过有限的样本推断空间区域总体的特征,同时考虑空间自相关性、异质性和分布模式。

反距离加权法-统计

反距离加权法(inverse distance weighting),指一种空间插值方法,以待插值点与若干邻近样本之间距离的倒数为权重,采用加权平均的方式对未知点进行估计。距离越近的样本点对估计值的影响越大,距离越远的点影响越小。

伽马核函数-统计

伽马核函数(Gamma kernel function),指通过指数函数对所估算样本点间的欧式距离平方进行非线性映射,在指数部分引入负号使函数值随着离中心点距离的增加而减小,并乘以调节参数调控函数值衰减速度的一类函数。

多项式插值法-统计

多项式插值法(polynomial interpolation),指通过对样本点建立多项式回归,从而拟合光滑面,利用趋势分析来对空间对象的属性进行预测插值的一种不精确插值方法。

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。 ...

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。 ...

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。

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。

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。

空间插值-统计

空间插值(spatial interpolation),指依据已知有限的样本数据点,对区域内未知点进行预测估值的过程。

克里金插值法-统计

克里金插值法(Kriging interpolation),指基于变异函数理论和结构分析,最大限度利用空间取样所提供的空间位置关系、空间分布结构特征等信息,在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法。

探索性因子分析-统计

探索性因子分析(exploratory factor analysis,EFA),简称“因子分析”,指一种多变量统计方法,旨在从一组观测变量中探索并提取出潜在的、不可直接测量的因子,以揭示观测变量之间的内在结构关系。通常在研究者对数据结构缺乏明确理论假设时使用。 ...

正交因子模型-统计

正交因子模型(orthogonal factor model),指假设潜在因子之间相互正交(相互独立)的一种探索性因子分析方法,旨在简化因子结构以提高模型的解释度。

因子模型估计-统计

因子模型估计(factor model estimation),指通过对观测数据建模,估计潜在因子与观测变量之间的关系的方法。以揭示数据的潜在结构和关联,估计方法包括主成分法、极大似然法、主因子法和迭代主因子法等。
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