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作者：殷梦娜;张辉国;
单位：新疆大学数学与系统科学学院;
摘要：时空地理加权泊松回归(GTWPR)模型是时空地理加权回归(GTWR)模型的扩展,它既考虑了时空异质性,又能实现对计数型数据的建模.鉴于局部线性拟合技术改进边界效应的优点,本文提出了GTWPR模型的局部线性极大似然估计(LLMLE)方法.基于系数平均的思想,进一步给出了多效应时空地理加权泊松回归(MEGTWPR)模型的两阶段局部线性极大似然估计(TSLLMLE)方法,该方法不仅能够拟合某些解释变量的时空变化、空间变化和时间变化的非平稳关系,同时也能刻画某些变量的全局平稳关系,从而提升系数的估计精度.数值模拟结果显示,与现有的基于系数平均估计(CABE)方法相比, TSLLMLE方法可以提高系数估计的精确性,并在边界处表现出良好的性能.
关键词：时空地理加权泊松回归模型;;多效应时空地理加权泊松回归模型;;局部线性极大似然估计;;两阶段估计
基金资助：新疆自然科学基金（2023D01C01）;; 教育部人文社会科学研究规划基金项目（19YJA910007）
