【摘 要】
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在许多领域中,观测数据都与空间位置和时间点有关,这类数据被称为时空数据。关于时空数据的统计分析已经应用于经济学,大气科学等领域,具有重大的实用价值。本文基于非参数统
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在许多领域中,观测数据都与空间位置和时间点有关,这类数据被称为时空数据。关于时空数据的统计分析已经应用于经济学,大气科学等领域,具有重大的实用价值。本文基于非参数统计中的B样条方法,结合局部众数回归方法的优势,提出一种新的估计时空模型的非参数方法。该方法不仅有效解决了时空模型背景下对趋势函数的估计问题,而且相较于基于B样条的传统的最小二乘方法,在数据存在异常值或者误差服从重尾分布时,具有明显的优势;若无奇异点且误差分布是正态分布时,局部众数方法的有效性和最小二乘方法一样。此外,在所提出的基于B样条的局部众数回归模型中,应用MEM算法对模型进行模拟,比较了基于B样条的局部众数回归方法与基于B样条的最小二乘方法的优劣,同时将模型应用于实际经济数据,进一步验证了所提出方法的有效性。
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