《表6 顾及时空因素的重复事件Cox模型各变量回归系数估计结果》
注:**表示在0.05水平上显著;***表示在0.01水平上显著
时间交互解释变量的引入使得重复事件Cox模型能够对不满足比例机会假设的变量进行有效估计,但仍然缺少对空间因素的考虑。由于国家高风险状态可能与其相邻国家的恐怖袭击事件生存状态存在关联,本文在包含时间交互解释变量的重复事件Cox模型基础上,通过引入基于复合权重优劣解距离的空间滞后解释变量,构建顾及多种时空因素的重复事件Cox模型,模型回归结果如表6所示。通过进一步对比模型的AIC值、Wald Test结果,可以发现模型AIC值进一步下降,说明顾及多种时空因素的重复事件Cox模型回归拟合效果进一步提升,且Wald Test值的再次提高也指示着时间交互、空间滞后解释变量的引入具有重要意义。
图表编号 | XD00210076000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.12.05 |
作者 | 丁梓越、刘海砚、陈晓慧、麻洪川 |
绘制单位 | 信息工程大学数据与目标工程学院、信息工程大学数据与目标工程学院、信息工程大学数据与目标工程学院、信息工程大学地理空间信息学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |