基于成分数据方法的迁移研究：丹麦首都地区人口结构案例研究
物理与社会
2022-09-26 v1
摘要
在人口地理学中，为消除人口密度影响而进行的数据归一化是一种常见操作，但可能伴随未被察觉的风险。就此而言，数据被约束为常和，因此它们并非独立观测，而这是应用标准多元统计工具的基本要求。成分数据（CoDa）技术旨在解决标准统计工具在处理闭合数据时的诸多问题（即伪相关、预测超出范围以及子成分不一致），但在该领域仍不常用。因此，我们在本文中呈现一个案例研究，在教区层面对丹麦首都地区中丹麦人、西方移民与非西方移民的空间分布进行分析。通过应用 CoDa 技术，我们得以识别该区域的人口空间隔离，并识别出一些可用于解释房价变动的模式。我们的练习是 CoDa 技术潜力（其产生比标准统计过程更稳健可靠的结果）的基础示例，但它可推广至具有更复杂结构的其他人口数据集。
引用
@article{arxiv.2201.02451,
title = {Migration studies with a Compositional Data approach: a case study of population structure in the Capital Region of Denmark},
author = {Javier Elío and Marina Georgati and Henning S. Hansen and Carsten Keßler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.02451},
year = {2022}
}