地理加权回归模型的多重共线性诊断方法

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ｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈｅｍｏｄｉｉｅｆｄｗｅｉｇｈｔｅｄＶＩＦａｎｄＣＩＶＤＰａｐｐｒｏａｃｈｅｓｔｏｄｉａｇｎｏｓｉｓｔｈｅｍｕｈｉｃｏｌｌｉｎｅａｒｉｔｙｏｆＧＷＲｍｏｄｅｌｓ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉ —
法— — 分解比法，用于诊断地理加权回归模型设计矩阵的多重共线性问题。实验结果表明，多重共线性不存在
于全局模型，而可能存在于局部模型中，构建的两种方法能够有效地诊断地理加权回归模型的多重共线性问题，且加权条件指标方法——分解比法比加权方差膨胀因子法在诊断多重共线性问题上更有优势。
略了对设计矩阵进行局部多重共线性的诊断，从而导致对模型的估计不准确。因此，本文在引入了全局模型的
多重共线性诊断方法的基础上，对这些方法进行了改进，改进后Baidu Nhomakorabea 建了加权方差膨胀因子法和加权条件指标方
ＮａｖｉｇａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏ．Ｌｔｄ．，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１７０２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙｗｅｉｇｈｔｅｄｒｅｒｅｇｓｓｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｗｉｄｅｌｙａｄｏｐｔｅｄｓｐａｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓａｐｐｒｏａｃｈｅｓａｎｄｈａｓｂｅｅｎｕｓｅｄｉｎｍａｎｙ
第４０卷第１０期
２０１７年１０月
测绘与空间地理信息
ＧＥｏＭＡＴＩＣｓ＆ＳＰＡＴＩＡＬｌＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏｌ＿４０．Ｎｏ．１００ｅｔ．．２０１７
地理加权回归模型的多重共线性诊断方法
ＺＨＡＮＧＬｅｉ —ｖｕ，ＹＡＮＧＹｉ，ＬＩＡＮＧＸｉａｏ
（１．ＬｉａｎｙｕｎｇａｎｇＴｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌｉａｎｙｕｎｇａｎｇ２２２００６，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＧｅｏｄｅｓｙ＆Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ
张雷雨，杨毅，梁霄。
（１．连云港职业技术学院，江苏连云港２２２００６；２．淮海工学院测绘工程学院，江苏连云港２２２００５；３．上海华测导航技术股份有限公司，上海２０１７０２）
摘
要：地理加权回归是常用的空间分析方法，已广泛应用于各个领域，但利用此方法进行回归分析前，往往忽
关键词：地理加权回归模型；多重共线性；方差膨胀因子；条件指标一方差分解比中图分类号：Ｉ）２０９文献标识码：Ａ文章编号：１６７２— ５８６７（２０１７）１０— ００２８— ０４
Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｉｈａｉＩｎｓｉｔｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌｉａｎｙｕｎｇａｎｇ２２２００５，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｈａｎｇｈａｉＨｕａｃｅ
ＴｈｅＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＡｐｐｒｏａｃｈｏｆＭｕｌｔｉｃｏｌｌｉｎｅａｒｉｔｙｉｎＧｅ０ｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙ
ＷｅｉｇｈｔｅｄＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＭｏｄｅｌ
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｕｈｉｃｏｌｌｉｎｅａｒｉｔｙｃｏｕｌｄｐｒｅｖｅｎｔｔｈｅｅｘａｃｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒ
ｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｇｌｏｂａｌｍｏｄｅｌｄｏｅｓｎｏｔｅｘｉｓｔｍｕｌｔｉｃｏｌｌｉｎｅａｒｉｔｙａｎｄＧＷＲｍｏｄｅｌｍａｙｅｘｉｓｔ，ａｎｄｖｅｒｉｆｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｄｉａｇｎｏｓｉｎｇ