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澳大利亚科廷大学宋泳泽博士发表独立作者论文提出 “第二维度空间关系The second-dimension spatial association (SDA)” 的概念及系列模型方法。 第二维度空间关系 第一维度空间关系(The first-dimension spatial association, FDA) 是指利用样本点位置的数据(包括自变量和因变量)建立空间关系的方法。目前绝大部分线性或非线性统计模型、机器学习模型以及空间模型(例如克里金模型、地理加权回归、空间贝叶斯模型等等)都属于第一维度空间关系模型。 第二维度空间关系(The second-dimension spatial association, SDA) 是指通过一定的关系(例如特定函数)利用样本点以外位置的数据建立空间关系的方法。如下图。 第一维度空间关系(The first-dimension spatial association, FDA) 与第二维度空间关系(The second-dimension spatial association, SDA) 的对比 第二维度空间关系(The second-dimensio
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