使用 AIC 与递归划分树研究城市蔓延：一种评估贫困与通勤时间关联的机器学习方法
应用统计
2021-03-02 v5 统计计算
其他统计学
摘要
据 Glaeser 与 Kahn 所言，城市蔓延是 21 世纪的现象：一些人因汽车而不依赖城市生活，从而可居住在公共交通范围与城市之外。这通常被视为惬意且伴随生活品质提升，但正如他们所指出，问题在于蔓延导致那些无力负担奢华替代方案而只能接受低劣替代品的人失去工作（Glaeser and Kahn 2004）。因此，通过我们的问题，我们希望表明美国已发生城市蔓延，且贫困是其后果之一。
引用
@article{arxiv.1909.00061,
title = {Investigating Sprawl using AIC and Recursive Partitioning Trees: A Machine Learning Approach to Assessing the Association between Poverty and Commute Time},
author = {John Sun and Christopher S. Wang and Ellie S. Krossa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.00061},
year = {2021}
}
备注
35 pages, 17 figures