《表2 特征向量对网络权重矩阵中网络自相关性的提取能力Tab.2 ESF's ability of capturing network autocorrelation in the spac

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于空间滤波方法的中国省际人口迁移驱动因素》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了检验各特征向量对网络权重矩阵中网络自相关格局的表达差异，将MC/MCmax的值与其对应的特征值排序进行位序—规模分析，如表2、图3所示，排名约在前20%的特征向量具有一定的提取网络自相关信息的能力，排名约在前1.4%的特征向量能揭示出较高的网络自相关格局。以上结果说明，少数排序较前的特征向量即可提取数据中较强的网络自相关信息，而将这部分特征向量作为解释变量进入模型进行回归，往往不会给模型增加过多的计算量。只要合理调整阈值，控制进入模型的特征向量个数，就能达到不同的过滤效果，这从一个侧面说明了ESF空间滤波的灵活性。