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報告題目：Eigenvector Spatial Filtering: motivation, conceptualization, mathematics, and applications  

報 告 人：Professor Daniel A. Griffith, University of Texas at Dallas

報告摘要：Spatial autocorrelation is everywhere—it underlies art, is found in common games, allows such viewings as television, and can be the artifact of a particular zonation scheme. In its more serious form, it creates a number of challenges in science. Eigenvector spatial filtering is a powerful new methodology that addresses these scientific challenges by creating a synthetic proxy variable, a linear combination of eigenvectors extracted from a spatial connectivity matrix that ties geographic objects together in space, and then adding this proxy variate as a control variable to a model specification. This control variable, whose individual eigenvectors are distinct map patterns, identifies and isolates the stochastic spatial dependencies among georeferenced observations, thus allowing spatial analysis to proceed as if observations are independent. This presentation briefly outlines the motivation and development of this methodology, highlights some of its interesting mathematical aspects, and illustrates some of its advantages vis-à-vis popular spatial autoregressive model specifications.

主講人簡介：Dr. Daniel A. Griffith是 Ashbel Smith教授，現就職于美國得克薩斯州立大學經濟政治政策學院，地理學頂尖學術期刊《Geographical Analysis》編輯，國際地理學會系統建模委員會委員，美國統計協會研究員、德國馬普學會人口研究所的訪問學者、富布賴特研究員、古根海姆研究員、紐約科學院院士，空間計量經濟學協會的創始會員之一、北美區域科學委員會前任會長。 在2005年到德州達拉斯大學任教前，他曾在瑞爾森科技大學、SUNY/Buffalo大學、邁阿密大學任教。還曾在美國俄勒岡州立大學、鹿特丹大學、羅馬大學、劍橋大學任客座教授。 Dr. Daniel A. Griffith在大學主講過的課程有空間統計、地理信息科學的研究與設計、數理統計、空間數據組織和概念等。主要研究領域包括空間統計、空間計量經濟學、應用統計。已出版17本專著，發表200余篇論文。

主 持 人：王勁峰 研究員

報告時間：2013年5月28日 下午16:00-18:00

地        點：中科院地理資源所2321報告廳