基于时空窗口改进的时空加权回归分析--以湖北省黄石市住房价格为例
针对地理加权回归(GWR)模型不能有效处理样本数据空间自相关性这一问题，构造局部时空窗口统计量，尝试改进时空加权回归(GTWR)模型。定义多时空窗口的概念，给出其选取、计算和验证方法；计算时空窗口包含的各样本点的被解释变量平均值，与样本拟合点的被解释变量值的比值，作为新的解释变量，构建改进的时空加权回归(IGTWR)模型。以土地稀缺、多中心、资源型城市——湖北省黄石市为例，收集2007~2012年商品住宅成交价格1.93万个数据和398个楼栋样本点，选取小区等级、绿化率、楼栋总层数、容积率、距区域中心距离和销售年份6个解释变量，分别利用常规线性回归(OLS)、GWR、GTWR和IGTWR方法进行回归分析。模型结果表明：计算Moran’s I指数和分析时间序列的自相关性，能确定时空窗口的大小和数量的选取；IGTWR模型和各变量的回归统计均通过0.05的显著性水平检验，有关解释变量的系数估计值在空间分布上能合理解释；GWR拟合结果优于OLS，GTWR优于GWR，而IGTWR拟合精度最好。与GTWR模型分析相比，IGTWR模型R2从0.877提升到0.919，而AICc、残差方(RSS)和均方差(MSE)分别从6226、49996201和354.427下降到6206、32327472和284.969。案例研究表明：IGTWR能够表达一定时空范围的时空自相关特征，减小了估计误差，提高了回归拟合精度。
时空窗口、时空加权回归(GTWR)、住房价格、黄石市
P208(一般性问题)
国家十二五科技支撑计划2012BAJ051306资助。
2015-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
615-621
