Spatial Homogeneity Pursuit of Regression Coefficients for Large Datasets
发布者: 崔琪
发布时间:2019-12-10
浏览次数:461

中国海洋大学数学科学学院李芙蓉博士及其合作者在国际统计学顶级期刊《Journal of the American Statistical Association》上发表了题为“Spatial Homogeneity Pursuit of Regression Coefficients for Large Datasets”的研究论文。

  

对于空间数据,变量间的依赖关系(即回归系数)通常随着空间位置而发生变化。已有的空间回归模型假定回归系数在空间上连续变化,然而在很多实际应用中,回归系数表现出块状结构,即回归系数在各子区域的内部为常数,在不同子区域之间有显著差异。针对这一问题,上述论文结合图论和变量选择理论,建立了空间团状系数回归模型(SCC模型),并证明了该方法的理论性质。论文进一步使用SCC模型估计了海洋中的温度和盐度间的回归关系,并基于估计结果成功识别出了大西洋中的南极中层水的空间分布范围。

  

该研究工作是李芙蓉博士与美国德州农工大学的HuiyanSang教授合作完成,李芙蓉为第一作者。

  

论文链接地址:

https://doi.org/10.1080/01621459.2019.1529595


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Spatial Homogeneity Pursuit of Regression Coefficients for Large Datasets

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中国海洋大学数学科学学院李芙蓉博士及其合作者在国际统计学顶级期刊《Journal of the American Statistical Association》上发表了题为“Spatial Homogeneity Pursuit of Regression Coefficients for Large Datasets”的研究论文。

  

对于空间数据,变量间的依赖关系(即回归系数)通常随着空间位置而发生变化。已有的空间回归模型假定回归系数在空间上连续变化,然而在很多实际应用中,回归系数表现出块状结构,即回归系数在各子区域的内部为常数,在不同子区域之间有显著差异。针对这一问题,上述论文结合图论和变量选择理论,建立了空间团状系数回归模型(SCC模型),并证明了该方法的理论性质。论文进一步使用SCC模型估计了海洋中的温度和盐度间的回归关系,并基于估计结果成功识别出了大西洋中的南极中层水的空间分布范围。

  

该研究工作是李芙蓉博士与美国德州农工大学的HuiyanSang教授合作完成,李芙蓉为第一作者。

  

论文链接地址:

https://doi.org/10.1080/01621459.2019.1529595


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