或许你可以去蒐寻如以"spacial time series" "space time series"为关键字的论文, 若是中文关键字就是"时空序(数)列" 例如: Yiannis Kamarianakis就曾写过一篇整理的文章 Spatial Time-Series Modeling: A review of the proposed methodologies http://tinyurl.com/nhm75b (pdf档) 他本身也写过一些以时空序列来预测交通流量的论文. Kamarianakis, Y., and Prastacos, P., 2003 Forecasting Traffic flow conditions in an urban network: A comparison of univariate and multivariate procedures. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 1857, TRB National Research Council, Washington, D.C., 74-84. Kamarianakis, Y., Prastacos, P., and Kotzinos D., 2004 Bivariate traffic relations: A space time modelling approach. In F. Toppen, P. Prastacos (ed.), AGILE proceedings, 465-474. Kamarianakis, Y., and Prastacos, P., 2005 Space-time modelling of traffic flow. Computers & Geosciences, 31, 119-133. Kelejian, H.H., and Prucha, I.R., 1999 我看过的名为spacial time series的模型就有好几种, 你提的问题也有人用vector ARMA来分析, 这篇文章也有提到Space-Time ARIMA (STARIMA) 和 Bayesian Vector Autoregressive (BVAR) model 等分析方法. 个人浅见, 供你参考. ※ 引述《eric20 (eric)》之铭言： : 想请问一个问题 : 因为本身是地理系毕业考取经研所 : 计量地理在分析并推估空间问题时 : 在推估时会考虑空间自相关(空间统计) : 有空间自相关的时候要先消去 : 计量经济中则以时间序列为主 : 一样要处理自相关问题 : 去年大四的专题 : 做有关交通的议题(公车直行不转弯) : 其中要用历史资料去推估未来 : 公车需求 : 做为公车站位置及排班模式的依据 : 那时候我一直有一个问题 : 我拿了北市部分交通区的流量历史资料 : (交通有不同於行政区的分区) : 再用以推估未来需求 : 但是每个交通区有一组时间序列资料 : 且有时间自相关 : 每一年份的资料亦有空间自相关 : 时间自相关我会做 : 空间自相关我会做 : 但是有没有 "时空自相关"(不知道有没有这个辞)? : 像是第一年份的编号一交通区 : 和第二年份编号二的交通区有相关之类的 : 我是觉得有 : 但是要怎麽检视并消除 : 时间消除 : 空间消除 : 就可以吗? : (感觉不太对) : 不知道有没有人对 : 空间统计和时间序列同时很熟的 : 谢谢 --

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