Identifikation, Parameterschätzung und Güteprüfung von STARMA-Modellen: e. Darst. d. Modellkonzeptes, veranschaulicht am Beispiel d. Bevölkerungssuburbanisierung in e. Umlandsektor Bremens
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Bremen
Studiengang Geographie, Fachbereich 8, Univ. Bremen
1983
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Bremer Beiträge zur Geographie und Raumplanung
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
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| adam_text | Titel: Identifikation, Parameterschätzung und Güteprüfung von STARMA-Modellen
Autor: Finke, Klaus Hans
Jahr: 1983
INHALT
0. Verzeichnisse 10
0.1 Abbildungen 10
0.2 Tabellen 12
0.3 Abkürzungen 14
1. Allgemeine Vorbemerkungen 18
1.1 Raumzeitliche stochastische Prozesse in der Geographie 18
1.2 Das STARMA - Konzept 26
1.3 Fragestellungen und Zielsetzungen der Arbeit 29
2. Das Konzept raumzeitlicher Autokorrelation 33
2.1 Zeitliche Autokorrelation 35
2.2 Räumliche Autokorrelation 37
2.2.1 Diffusionen 39
2.2.2 Räumliche Nachbarschaft, Nachbarschaftsmatrizen 43
2.2.3 Der M3RAN - Koeffizient 53
2.3 Raumzeitliche Autokorrelationskoeffizienten 57
2.4 Exkurs: MART IN /OEPPEN - und PFEIFER/DEUTSCH - Koeffizient 61
3. STARMA - Modelle 66
3.1 Definition 67
3.2 Statistische Voraussetzungen für die Modellbildung 77
3.3 Iteratives Dreistufenverfahren der Modellbildung 82
3.3.1 Identifikation mit Hilfe der MARTIN/OEPPEN - Prozedur 84
3.3.2 Maximum Likelihood - Parameterschätzung 93
3.3.3 Exkurs: Mathematische Grundlagen der CML - Parameterschätzung 98
3.3.4 Prüfungen zur Güte der Modellanpassung 102
3.4 Hauptentwicklungsphasen und gegenwärtiger Forschungsstand 110
4. Suburbanisierung 114
4.1 Kennzeichen und exogene Steuerungsfaktoren 114
4.2 Empirische Befunde zur Eignung von Neubautätigkeit als Indikator 11?
von Suburbanisierung
4.2.1 Ergebnisse faktorenanalytischer Untersuchungen 117
4.2.2 Typisierungen zur Abgrenzung des suburbanen Raumes 119
5. Abbildung des Suburbanisierungsprozesses in einem STARMA - Modell 122
5.1 Untersuchungsraum, Datenmaterial 122
5.2 Einleitende Datenanalyse 126
5.3 Datentransformationen 131
5.4 STARIMA - Modellbildung 139
5.4.1 Iteratives Dreistufenverfahren 139
5.4.2 Prozeßbeschreibung 152
5.4.3 Kurzzeitprognosen 163
5.5 Exkurs: Das Inverse der Datentransformationen 169
6. Zusammenfassung, Summary 171
7. Anmerkungen 175
8. Literatur 180
9. Anhang 191
9.1 Daten- und Prognosematrizen, Nachbarschaftstabellen 192
9.2 Computer - Programme 209
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