面向粮食产量空间化的多元回归分析模型中的两个关键问题探讨

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	面向粮食产量空间化的多元回归分析模型中的两个关键问题探讨
	廖顺宝 1; 姬广兴 1; 侯鹏敏 1; 岳艳琳 1; 杨旭 1
	2015
关键词	统计数据空间化多元线性回归变量尺度常数项设置
ISSN号	1000-3037
摘要	为比较不同区域尺度变量对模型拟合效果的影响,在全国不分区和分区两种情况下,分别基于县级和地市级两个区域尺度上的样本构建粮食产量与水田、水浇地、旱地面积之间的多元线性回归模型,结果显示,用地市级数据作分析样本比用县级数据作分析样本好,分区建模比不分区建模效果好。因此,将全国划分为7个区,以地市级数据作为区域尺度的变量,在区域、栅格、亚栅格三个尺度上探讨变量(因变量、自变量)尺度和常数项取值这两个因素对模型应用的影响。得到以下结论:1)基于区域尺度样本构建的多元回归模型,如果常数项不为0,则不能用于空间化计算;如果常数项为0,则可以用于空间化计算;2)基于栅格尺度样本构建的多元回归模型,不论常数项是否为0,均可应用于空间化计算;3)基于亚栅格尺度样本构建的多元回归模型,不论其常数项是否为0,也均可用于空间化计算,但需要将计算结果乘以一个系数,该系数等于栅格单元面积与亚栅格单元面积的比值。上述结论对其他类型的统计数据空间化具有指导和参考价值。
出处	自然资源学报
期	11 页:1922-1932
收录类别	其他
语种	中文
内容类型	中文期刊论文
源URL	[http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/40557]
专题	地理科学与资源研究所_历年回溯文献
作者单位	1.河南大学环境与规划学院 2.中国科学院地理科学与资源研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	廖顺宝,姬广兴,侯鹏敏,等. 面向粮食产量空间化的多元回归分析模型中的两个关键问题探讨. 2015.