张海森
- 作品数：8 被引量：6H指数：2
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- 一种检验高值聚类的新指标I_h
- 2008年
- 根据Moran'sⅠ的产生背景提出一种检验高值聚类的新指标I_h,给出相应的性质及其证明,并利用Matlab进行了随机模拟,验证了该指标的可行性和稳健性。
- 张海森宋向东张秋娟
- 关键词：渐进正态性
- 基于ERSS2的符号秩检验被引量：1
- 2008年
- 针对K元排序集抽样的一个特例极端排序集抽样2(ERSS2)进行符号秩检验,给出该抽样方法的精确和大样本渐近分布,通过分析计算ERSS2与简单随机抽样SRS的Pitman渐近相对效率,得出在排序花费不可忽略时,对小样本,在检验中位数时,ERSS2比RSS更有效,然而对于大样本的情形,ERSS2只优于SRS.
- 杨婧宋向东温育芳张海森
- 非齐性总体下对传统Moran’s I的修正
- 2008年
- 传统的Moran’s I是以齐性总体为前提条件的。通过随机模拟,发现在非齐性总体下,传统Moran’s I具有较大的第一类错误概率。为此,对传统Moran’s I修正,得到的Idr在非齐性总体下却具有较小的第一类型错误概率,即Idr对非齐性总体具有非敏感性。
- 张海森宋向东杨洋
- 高值与低值空间聚类的精确检测
- 2008年
- 提出了两个调整数据的新方法来弥补通常空间聚类检测的不足,从而能够对高值或低值聚类进行精确检测。两个方法被分别在模拟的空间类型中应用于Moran′I检测。结果表明,当不存在空间聚类时,该方法对原检测毫无影响:当有聚类趋势时,经该方法调整数据后,可以显著地检测出高值或低值聚类的存在。
- 于尚洋宋向东张海森温育芳
- 关键词：空间聚类数据调整
- 带L1规划的广义线性模型中的一种系数估计法
- 2008年
- 介绍了L1规划广义线性模型(GLM)的一种系数估计法,估计系数的同时进行变量选择,从而确立模型.事实上,此算法用来选择变量更有用.L1规划法按照对系数一范数的惩罚来选择变量,是向前选择变量法的一种改进,运用凸优化的预测—修正法,GLM系数估计法可有效地算出系数,其中规划参数的步长对控制系数精确性至关重要,本文对三种步长选择法作了相应的比较和分析,接着给出算法的推广,最后总结算法并且对这种估计法的应用范围进行了展望.
- 温育芳宋向东张海森于尚洋杨婧
- 关键词：广义线性模型
- 随机选择排序集抽样的应用
- 2008年
- 主要讨论随机选择的排序集抽样方法,在指数分布和对数分布进行均值估计的应用,并得出随机数v的选择的优化。
- 杨婧宋向东张海森于尚洋
- 关键词：排序集抽样
- 局部聚类的鉴别：一种基于模型的Moran's I检验被引量：2
- 2007年
- 传统意义上的Moran's I只能检验出是否存在聚类,但不能检验出是否存在局部聚类。为了弥补这项不足,在对数线性模型的基础上作Moran's(?)残差检验,记作I_(dr)。在非齐性总体下,I_(dr)比传统(?)有较好的第一类错误概率。然后,在原模型中加入空间关联项重做I_(dr)检验。当原模型中I_(dr)是显著的,但加入空间关联项后I_(dr)不显著,表明仅存在局部聚类:当原模型中I_(dr)是显著的,但加入空间关联项后I_(dr)仍显著,表明存在全局聚类。
- 张海森宋向东于尚洋杨婧
- 基于模型的Moran's I检验在信息软件业中的应用被引量：3
- 2008年
- 传统意义上的Moran's I只能检验出是否存在聚类,但不能检验出是否存在局部聚类.为了弥补这项不足,以北京各地区信息软件业为背景,采用在对数线性模型基础上作Moran's I残差检验Idr的方法,得到局部聚类的存在性.当原对数线性模型中Idr是显著的,但加入空间关联项后Idr不显著,表明空间中仅存在局部聚类.据此可推断出海淀区域发达的信息产业有力地带动了周边区域相关产业的发展.
- 张海森宋向东邓建梅
