本书主要研究了面数据空间依赖情形下,因变量是数值型的复杂数据线性回归建模问题。本书的主要组成部分如下:首先,分别回顾了函数型数据和成分数据的基本定义、数据空间、常用方法等。其次,对空间数据做了简要说明,特别介绍了面数据的空间自回归模型。之后,提出了具有空间相关性的函数型数据线性回归模型;在此基础上,进一步放松了误差项服从正态分布的假设,提出了稳健的函数型数据空间自回归模型。针对成分数据,也提出了成分数据的空间自回归模型。最后,将成分数据、函数型数据、数值型数据结合在一起,提出了混合三种数据类型的空间自回归模型。这一系列的工作扩展了复杂数据线性回归模型的范畴,同时将复杂数据与空间数据结合在一起,为许多应用问题提供了解决思路。
展开