空间回归模型

作者简介

《空间回归模型》主要解决线性回归分析中空间依赖关系的相关问题，为社会科学家完备地介绍如何将空间依赖性的分析纳入回归框架。本书作者向读者介绍了两种应用最广泛的空间回归模型：空间定距因变量和空间性误差模型。此外还补充了空间分析中的疑难问题。

书籍目录

序

前言

第1章 导论

第1节 交互作用与社会科学

第2节 世界各国的民主

第3节 空间依赖关系介绍

第4节 将地图作为可视化数据

第5节 空间依赖性和相关性测量

第6节 接近性测量

第7节 估计空间模型

第8节 小结

第2章 空间滞后因变量

第1节 空间滞后因变量的回归

第2节 估计空间滞后y模型

第3节 空间性间隔y模型的最大似然估计：以民主研究为例

第4节 空间滞后y模型的均衡效应

第5节 意大利投票率的空间依赖关系

第3章 空间误差模型

第1节 空间误差模型

第2节 空间误差模型的最大似然估计

第3节 以民主和发展研究为例

第4节 空间滞后y和空间误差的比较

第5节 估计成对贸易往来中的空间性误差

第6节 小结

第4章 扩展

第1节 识别连接性

第2节 推论与模型评估

第3节 小结

附录

注释

参考文献

译名对照表

编辑推荐

尽管对空间间题的考虑可以追溯到早期在地图制作和调查方面的尝试，但是现代空间回归是直到最近几十年随着统计知识和计算能力的提高才出现的。《空间回归模型》作者迈克尔·D.沃德和克里斯蒂安·格里蒂奇向读者介绍了两种应用最广泛的空间回归模型：空间性定距因变量和空间性误差模型，此外还补充了空间分析中的疑难间题。尽管读者的分析单位可能与书中作者的分析单位并不相同，然而书中大量直观的例子仍然能够为读者提供有益的思考。

内容概要

作者:(美) 迈克尔·D. 沃德、 克里斯蒂安·格里蒂奇

图书封面

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