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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Shin, Hyun Su (Gachon University) Lee, Sang-Kyeong (Gachon University) Lee, Byoungkil (Kyonggi University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제32권 제3호
발행연도
2014.6
수록면
225 - 231 (7page)

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When a spatial regression model that uses kernel density values as a dependent variable is applied to retail business data, a unique model cannot be selected because kernel density values change following kernel bandwidths. To overcome this problem, this paper suggests how to use the point pattern analysis, especially the L-index to select a unique spatial regression model. In this study, kernel density values of retail business are computed by the bandwidth, the distance of the maximum L-index and used as the dependent variable of spatial regression model. To test this procedure, we apply it to meeting room business data in Seoul, Korea. As a result, a spatial error model (SEM) is selected between two popular spatial regression models, a spatial lag model and a spatial error model. Also, a unique SEM based on the real distribution of retail business is selected. We confirm that there is a trade-off between the goodness of fit of the SEM and the real distribution of meeting room business over the bandwidth of maximum L-index.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Application and Analysis
4. Conclusion
References

참고문헌 (17)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-530-002847038