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引用格式： 贺力,何国喜,郑滋椀.特征向量空间滤波方法在室外盗窃空间分析中的应用[J].地球信息科学学报,2024,26(8):1779-1793. [He L, He G X, Zheng Z W. Application of eigenvector spatial filtering in spatial analysis of larceny-theft[J]. Journal of Geo-information Science, 2024,26(8): 1779-1793.] DOI：10.12082/dqxxkx.2024.230634 引言 在犯罪空间分析及各类空间数据回归建模中，模型残差中的空间自相关问题对模型参数估计的准确度和相关影响因素的分析构成了极大的阻碍，模型残差存在显著空间自相关会导致模型的有偏估计及误导性的推断，甚至导致错误的研究结论。当前主要空间计量模型如空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型着眼于一般线性模型的空间溢出效应，不适用于广义线性回归模型，这就导致以计数为主的犯罪数据在参数估计上存在偏差。因此，本文采用一种新颖的空
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