text: 可塑性面積單元問題受彙總單元的形狀和尺度的影響。例如，人口普查資料可以按照縣、區、人口普查區、郵政編碼區域、公安轄區或其他任意的空間單元來彙總。因此，資料彙總的結果取決於地圖製作者在其分析中對“可塑性面積單元”的選用。基於省、州邊界計算人口密度並繪製的人口面量圖與基於縣邊界計算密度所得出的結果可能截然不同。此外，人口普查區的邊界也會隨著時間而變化，這意味著對比新舊資料時必須考慮可塑性面積單元問題。背景.該問題最早在1934年由Gehlke和Biehl發現，隨後在Openshaw。MAUP引起的區群偏差有兩個分別的效應，二者通常在彙總資料分析時同時發生。其中，尺度效應下，區域的不同的劃分組合方式會導致的相關統計量的變化。自1930年代以來，研究發現統計結果由於MAUP而存在額外差異。計算組內和組間方差的標準方法忽視了在MAUP研究中隨組的變化而產生的額外方差。MAUP可以用作計算多組空間分組的上限和下限以及平均迴歸引數的方法。MAUP是空間研究時。此外，應常規執行對替代空間彙總的單元敏感性的穩健性檢驗，以減輕對所得統計估計值的有關偏差。解決方案.現有出了一些減少迴歸分析中彙總偏誤的建議。研究人員可能會使用來自個體級別資料的樣本來校正方差-協方差矩陣。或者，可以將重點放在區域性空間迴歸上而不是全域性迴歸上。研究人員還可試圖設計面積單元以最大化特定的統計結果。另一些人則認為，可能難以為多個變數構建單一的一套最佳的彙總單元，每個變數可能會以不同的方式表現出跨空間的非平穩性和空間自相關。其他人則建議開發統計資料，這種統計資料在跨尺度時以可預測的方式變化，例如可能可以使用分形維數作為空間關係的尺度不敏感方法。還有人則建議將貝葉斯層次模型作為一種綜合方法，將彙總的和個體級別的資料結合起來以進行區群推斷。由於無法控制多個空間變數之間的關係，因此基於經驗資料的MAUP研究只能提供有限的洞察。要控制個體級別資料的各種屬性，必須進行資料模擬。模擬研究表明，變數的空間支援可以影響由空間資料聚合引起的區群偏差的大小。MAUP敏感性分析.透過使用單變數資料的模擬，Larsen提倡使用方差比來研究空間配置、空間關聯和資料彙總的影響。雷諾茲透過模擬迴歸分析和空間趨勢進行了九次模擬，然後重點關注空間流行病學語境下的MAUP。他提出了一種MAUP敏感性分析的方法，該方法證明了MAUP並不只是問題。MAUP也可以用作分析工具，以幫助瞭解空間異質性和空間自相關。這一點特別重要，因為在某些情況下，資料彙總會掩蓋變數之間的強相關性，從而使該關係顯得微弱甚至變成負向的。MAUP也可能導致隨機變量出現似是而非的顯著關聯。多元迴歸引數比相關係數對MAUP更為敏感。在找到解決MAUP的更多分析方法前，建議使用各種面積單元的空間敏感性分析作為一種方法來估算由區群偏差引起的相關性和迴歸係數的不確定性。現已有使用ArcPy庫進行資料模擬和重新彙總的示例。在交通規劃中，劃分來測試其實施性和效能。結果表明，在交通規劃模型的交通分配步驟中，統計精度和地理精度之間存在衝突，且它們與資訊損失之間存在關係。
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metadata: 可塑性面積單元問題
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