GWR-CIVDP多重共线性诊断方法研究

使用地理加权回归模型进行回归分析时,设计矩阵可能存在多重共线性,从而导致估计结果不准确甚至严重偏离实际情况。因此,在探讨全局模型多重共线性诊断方法的基础上,重新构建了地理加权回归模型的条件指标—方差分解比公式;并以加拿大卡尔加里地区的房价数据为例,通过实验验证了该方法对于诊断地理加权回归模型多重共线性问题的有效性。     

地理加权回归模型的多重共线性诊断方法

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,改进后构建了加权方差膨胀因子法和加权条件指标方法——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。