文章利用SPSS中的最优尺度回归分析的量化图对原始数据进行转换,结合方差分析的方法为传统线性回归分析找到一种更好的替代分析算法,并通过案例分析证明了新方法的可行性,从而优化了原来的传统方法。

以谷城县2009年土地利用现状为研究对象,在分析不同尺度土地利用程度及其驱动因子空间自相关的基础上,分别从全局和局部的角度考虑,建立空间自回归模型和地理加权回归模型。结果表明:该区土地利用程度及其驱动因子都存在一定的空间自相关性,并且具有尺度效应;空间自回归模型可以对各因子进行全局的参数估计,而地理加权回归模型可以给出局部模型的拟合度及驱动因子的参数估计,同时不同尺度地理加权回归模型对地理信息反映详略有一定的影响。

文章通过分析异方差对回归分析造成的危害,提出了检验异方差和解决异方差的方法,利用SPSS软件的回归分析及加权回归分析工具结合时间序列分析中的自相关分析工具为线性回归模型在SPSS中的实现提供了一个新的分析思路,并通过实证分析得到了很好的验证。

对统计型人口数据进行格网形式的空间化可更直观地展示人口的空间分布,但不同的人口空间化建模方法和不同的格网尺度在表达人口空间化结果方面存在差异。本文在人口特征分区的基础上,引入DMSP/OLS夜间灯光对城镇用地进行再分类,采用多元统计回归和地理加权回归方法(GWR),开展人口统计数据空间化多尺度模型研究,生成1 km、5 km和10 km等3个尺度的2010年安徽省人口空间数据,并对3个尺度下2个模型结果进行精度评价与比较。结果表明:人口空间数据精度不仅与建模所用方法关系密切,还受到建模格网尺度大小的影响。基于多元统计回归方法的模型估计人口数与实际人口的平均相对误差值随着尺度的增加而降低,而基于GWR方法获得的人口空间数据误差值随着尺度的增加而升高。整体来看,基于GWR方法的1 km研究尺度的人口空间数据平均相对误差最低(22.31%)。区域地形地貌条件与人口空间数据误差有较强的关联,地貌类型复杂的山区人口空间数据误差较大。

碳市场价格呈现非线性、非平稳的复杂特性,准确预测具有较大的挑战。基于"分而治之"的思想,提出了一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型。提出的模型利用集成经验模态分解(EEMD)对碳市场价格时间序列进行分解。启发于EEMD局部特征分解的特点,对分解后的分量采用局部回归方法进行预测,然后将分量预测结果进行集成。采用的局部回归方法包括局部线性回归(LLP)、局部多项式回归、局部岭回归、局部主成分回归、局部偏最小二乘回归和局部套索回归。实验结果表明基于局部回归的多尺度预测模型具有优异的预测性能。在提出的模型中,EEMD-LLP结构简单且性能更为突出,进一步对EEMD-LLP参数的适应性进行探讨。与新近提出模型的对比结果表明了EEMD-LLP在碳市场价格预测中的有效性。

探究建成环境对街道活力的影响效应是城市公共空间品质提升的关键。文章以武汉市主城区为例，首先基于人口热力数据测度多时段街道活力，其次利用街景数据、POI数据及OSM路网数据构建基于宏观街区构成和微观街道特质的多维度建成环境指标体系，最后引入多尺度地理加权回归模型探讨不同建成环境对街道活力影响的时空差异。结果表明：(1)时间上，武汉市主城区内中高活力街道在9:00—18:00间整体占比最多。空间上，街道活力在各时段整体呈“东核西带、多点聚集”分布。(2)基于宏观街区构成的二维建成环境对街道活力的影响整体较微观三维街道建成环境更为明显。(3)各建成环境要素对街道活力影响的时空异质性显著。距娱乐休闲设施最近距离和围合度对街道活力的影响整体具有稳健的时空变化特征，接近度、功能混合度、功能设施密度和天空开敞度次之，距综合商场最近距离、街道高宽比和交通安全设施占比则表现了明显的时空局部显著效应。

文章基于多尺度地理加权回归研究北京市2011—2017年二手住宅交易的价格特征,结果表明:①以往基于经典地理加权回归模型的研究可能存在一定的不稳健,而多尺度地理加权回归可以将不同变量对于因变量的影响尺度反映出来,其回归的结果更为可靠。②北京房价对区位因素非常敏感,且存在高度的空间异质性,区位的影响尺度是所有变量中最小的,接近于街道尺度。而卧室数量和到最近地铁站的距离为全局尺度的变量,在空间上的影响较为平稳。到公交站的距离、到小学的距离、建筑结构和装修状况对于房价的影响不显著。其他显著的变量均存在一定的空间异质性,其空间尺度由小到大分别为成交时间、面积、楼龄、楼层、朝向。③区位、朝向、卧室数量、成交时间均正向影响房价,而面积、楼龄、楼层、到地铁站的距离负向影响房价。所有影响因素中区位是影响房价的最主要因素,其次是成交时间朝向。面积成交时间、朝向和到最近地铁站的距离影响较大,所在楼层、卧室数量对于房价的影响较小,而面积和楼龄的影响最弱。

文章以专利申请数据表征创新活动，将其分为知识型、生产型创新活动两类，通过核密度分析法、空间自相关分析法、标准差椭圆、DBSCAN聚类等方法从总体和分类别两大层面分析和探究西安市创新活动的空间分布特征，得出其创新活动空间分布具有规律性分异、差异化集聚、选择性依赖三大特征的结论。在此基础上，利用多尺度地理加权回归模型，选取相关影响因素进一步分析创新活动的空间分异特征，最终得出创新主体驱动创新活动、环境配置吸引创新活动、知识借用激励创新活动的结论。

居民对城市慢行交通的服务品质需求不断提高，然而传统的慢行系统研究多关注大尺度和既有道路，无法充分满足城市街区慢行系统发展需求。以此为背景，该文提出了基于空间设计网络分析(spatial design network analysis,sDNA)的多尺度地理加权回归模型(multi-scale geographically weighted regression,MGWR),考虑土地开发利用情况、道路路网结构和周边公共交通状况对路段自行车流量的影响，对城市道路骑行流量进行分析。通过对京张铁路沿线区域内共享单车出行数据分析，结果表明：该模型相较于经典地理加权回归模型和多元线性回归模型，有更好的回归效果，拟合优度R~2分别提高0.087和0.113。最后，借助该模型数据分析影响骑行流量的主要因素及其作用尺度范围，拓展了基于定量分析方法的慢行交通规划维度。

以2017年黄河流域城市空气质量监测数据为研究对象,首先给出了空气质量的时空变化特征,然后利用多尺度地理加权回归(MGWR)模型分析各因素在不同尺度下对空气质量作用的空间异质性。结果显示:(1) 2017年黄河流域中下游大部分地区的空气质量指数(AQI)处于轻度污染水平,季度的AQI呈冬高夏低的特征,其中,冬季处于中度污染水平的地区主要集中在黄河中下游地区。月度的AQI呈“U”型分布,其拐点出现在8月份;(2)第二产业比重、城镇人口比例、总人口数、降雨量和温度对空气质量的影响显著,其中,第二产业比重和城镇人口比例全局影响空气质量,总人口数在中等异质水平下影响空气质量,降雨量和温度在较高异质水平下影响空气质量;(3)第二产业比重、城镇人口比例和总人口数对空气质量的影响为正向,而降雨量和温度对空气质量的影响为负向,其中,总人口数对黄河中游地区影响较大,降雨量对黄河上游地区影响较大,温度对黄河中下游地区影响较大。

回归分析方法是数量统计中常用的一种方法。本文首先简要介绍了EVIEWS,EXCEL,SPSS这三种计量经济软件,然后通过实例,分别用这三种软件进行回归并进行分析比较。

土壤侵蚀威胁粮食安全和生态系统服务，是中国面临的严峻环境问题之一，同时受到自然因素和人类活动的共同影响。目前国内已有大量研究关注社会经济因素对土壤侵蚀的驱动作用，但关于两者之间空间非平稳关系的探讨和影响因素作用尺度差异性的关注仍存在不足。为探究社会经济活动对土壤侵蚀的复杂驱动机制，本文以中国346个地级市为研究对象，以2017年为参考年，基于土壤侵蚀预报（RUSLE）模型和多尺度地理加权回归（MGWR）模型，揭示中国各地级市土壤侵蚀的空间异质性，并探索社会经济因素对中国各地级市土壤侵蚀速率的空间驱动作用及因素间的作用尺度差异。研究显示：中国各地级市土壤侵蚀速率的空间分布具有明显的空间正相关性，侵蚀热点主要分布在西部地区、东北地区、云贵高原和四川盆地以及黄土高原；与基于全局回归的模型及传统的地理加权回归模型相比，MGWR可以大大提高社会经济变量对土壤侵蚀速率的解释程度，模型拟合优度达到0.87；从驱动因素来看，除人均地区生产总值外，各驱动因素对中国各地级市土壤侵蚀速率的影响方向会随着空间位置变化产生结构性差异；平均而言，人口密度是对中国各地级市土壤侵蚀速率贡献最大的因素；中国地级市土壤侵蚀速率在西部地区更容易受到复种指数的影响，在东部地区社会经济因素对土壤侵蚀速率的驱动机制更为复杂，不同驱动因素作用的空间尺度差异更明显。研究表明，决策者应充分考虑人类活动对土壤侵蚀影响的空间异质性，以实现水土保持的可持续发展。

在间断性状全基因组关联分析中,当基因组数据存在复杂群体分层时,广义线性模型需要同时考虑上百个协变量,其求解速度会大大下降而且还会产生异常解。本研究目的是把简单回归结果中显著位点的效应值和遗传力的尺度转化为可解释的广义线性回归结果。首先对亲缘关系矩阵进行谱分解,特征向量作为主成分(PC),矫正间断性状中的群体分层;再求解每一个主成分的回归系数,并将众多协变量与其各自的回归系数相乘,得到的乘积合并为一个新的协变量;然后将它作为简单回归的协变量,逐个对标记进行关联检验;最后对筛选获得的候选数量性状核苷酸(QTN)进行广义线性模型回归分析,将效应和方差转化为广义线性回归模型尺度。采用本研究提出的方法与直接考虑主成分的广义线性回归模型,分别对半滑舌鳎(Cynoglossus semilaevis)的性逆转性状进行全基因组关联分析,结果表明，本研究方法的QTN检测效率更高，共检测出6个QTN，其中5个QTN位于Z染色体上，1个QTN位于W染色体上，并且在基因组控制方面，本研究方法的基因组控制值与直接考虑PC的广义线性回归模型的基因组控制值相同，均为1.01，处于较优水平。结论认为,基于主成分分析的简单回归尺度转换方法能够在保证准确率的情况下提升QTN的检测效率,实现间断性状快速稳健的全基因组关联分析,同时检测出的QTN能为半滑舌鳎性逆转性状的研究提供理论指导。

【目的】研究面向对象树种分类过程中多尺度分割算法参数组合确定方法,寻找替代传统依赖于参考多边形的最优分割尺度评价方式,并对ESP2工具所得最优分割尺度对树种分类的适宜性做出定量评价。【方法】以黑龙江省伊春市桦皮羌子林场为研究区,基于GF-2遥感影像数据,开展面向对象分类的分割试验。利用ESP2工具找出固定尺度范围内(100～400,步长为1)同质性局部方差变化率随分割尺度变化曲线中明显峰值所对应的分割尺度,将其定义为最优分割尺度范围。执行最佳同质性准则组合参数配合下最优分割尺度范围内各尺度的多尺度分割,统计树种样本点对在各分割结果中的分布情况并记录分割时间,通过对比树种样本点对正确落入相邻对象比和分割时长来确定最优分割尺度。【结果】相同尺度下的同质性准则组合参数试验表明,当组合两因子参数分别为shape=05、compactness=03时,其分割效果相对最好。基于树种样本点对的分割结果评价表明,树种样本点对正确落入比最高时对应的分割尺度参数为259,210对相异相邻树种样本点对中共有203对样本点正确落入相邻分割对象中。最优分割尺度范围内各分割结果的矢量距离指数和ED3_(modified)指数表明,其评价结果与基于树种样本点对的评价结果相吻合。【结论】不同同质性准则组合参数对分割结果的影响具有明显差异,设计高效的试验方案寻找该组合十分必要。基于树种样本的评价方法充分利用地面调查数据,将以往评价中常用的多边形样本简化为点样本,可避免人工勾画真实地物边界的繁杂工作量。将分割效率考虑在内的最优分割尺度评价点指数方法与基于对象匹配法或面积相近原理的评价方法相比,可提高操作上的简易性和评价因素的全面性。

文章从提高样本外套期保值效率的角度,对直接套期保值问题建立了基于岭回归的套期保值模型,利用我国沪深300股票指数和沪深300股指期货仿真交易数据进行了实证检验,并与基于最小二乘回归的套期保值模型进行了对比分析。实证结果表明本研究提出的套期保值方法能够有效提高样本外的套期保值效率。