利用geoda计算空间误差模型和空间滞后模型
我国2019年31个行政区交通事故总量空间分析
科学技术创新经查询2019年我国国家统计局官网,我国2019年31个省、直辖市和自治区交通事故总数为247646起,其中最多的省份是湖北高达23168起,最低的省份是西藏,共468起。
为了对总体情况进行更好了解,我们利用G eoda 空间统计分析软件来进行空间探索和分析。
1交通事故总量的箱形图分析在G eoda 空间统计分析软件中,箱形图是一种特殊的四分位数地图,是在四分位地图基础上,再加上两个异常值,这种地图实际与“箱形”没任何联系,只是其构思是从箱线图演化而成,故称箱形图,它尤其强调具有异常值的地域单位。
所谓异常值是指那些大于Q 3+1.5d ,或小于Q 1-1.5d ,其中d=Q 3-Q 1,称为四分位距,异常值又可以分为极端和温和两种:那些大于Q 3+3d ,或小于Q 1-3d 的异常值称为极端异常值,而那些小于或等于Q 3+3d ,或大于或等于Q 1-3d 的异常值称为温和异常值。
在G eoda 中很容易做出箱形图,这里取温和异常值,见图1。
从图1可以看出,有一个高的温和异常值,这是湖北省,没有低温和异常值;交通事故低的省份(即小于Q 1)集中在西藏、宁夏、甘肃、青海、湖南、海南、北京、上海等8个地区;Q 1和Q 2之间的省份有新疆、内蒙古、东三省、重庆及河等7个地区;Q 2和Q 3之间的省份有云南、山西、陕西、四川、天津、浙江、江苏、江西等8个地区;大于Q 3的省份有贵州、广西、广东、河南、山东、安徽和福建等7个地区。
交通事故总量表现出的聚集性非常明显。
在G eoda 空间统计分析软件中,很容易进行空间聚类,图2是聚为四类时的聚类图,从聚类图中可以看出这四类基本都是地理位置靠近且成片在一起的,这里的聚类图与线形图略有出入,地理位置特征更加明显。
2空间聚集性全局自相关莫兰指数分析莫兰1950年提出了全局自相关莫兰指数I ,它是最早应用于检验空间关联性和集聚问题的指标,反映了整个研究区域内,各个地域单元与邻近地域单元之间的相似性,其计算公式为:式中,x=1nni =1移x i,x i为地区i 的观测值,n 为地区数,W =(w i j )为空间权重矩阵。
我国人口出生性别比的空间和分层效应分析
我国人口出生性别比的空间和分层效应分析毛雅瑛;王淑镓;章茜茜;蔡风景【摘要】利用2010年第六次全国人口普查县级单位数据,对人口出生性别比影响因素进行定量分析.实证结果表明,我国人口出生性别比存在比较明显的空间自相关性和分层效应,在剔除空间自相关影响的条件下,分层效应消失.空间误差回归模型计量结果表明,女性离婚率、人口出生率、三代及以上家庭户比例和男女教育程度比例,对我国人口出生性别比均存在显著的影响.【期刊名称】《温州职业技术学院学报》【年(卷),期】2015(015)003【总页数】4页(P36-39)【关键词】人口出生性别比;空间自相关;分层效应【作者】毛雅瑛;王淑镓;章茜茜;蔡风景【作者单位】温州大学数学与信息科学学院,浙江温州 325035;温州大学数学与信息科学学院,浙江温州 325035;温州大学数学与信息科学学院,浙江温州 325035;温州大学数学与信息科学学院,浙江温州 325035【正文语种】中文【中图分类】C924.21DOI:10.13669/ki.33-1276/z.2015.055人口出生性别比是反映一定时期内出生人口男女比例的人口指标,正常范围为103~107[1]。
自20世纪80年代始,我国人口出生性别比开始高出正常值范围并持续攀升,在2008年甚至达到120.56的最高值[2]。
2010年第六次全国人口普查数据表明,我国人口出生性别比下降为118.06,虽略有下降,但整体水平仍然偏高,少数省份甚至接近130[3]。
目前,我国仍是世界上人口出生性别比结构最失衡的国家,面临的形势依然严峻,也成为当前人口治理的主要难题之一。
尽管研究中国人口出生性别比的文献较多,但大多基于定性讨论人口出生性别比偏高的影响因素,很少使用高级计量模型探究背后深层次的规律。
近年来,部分学者使用基于GIS的空间统计方法分析我国人口出生性别比及影响因素[4-6],取得了一定的成效。
空间统计学考虑到事物发展的空间依赖性,并借助于地理信息技术增强了可视化效果,大大革新了原有经典统计。
现代地理学中的数学方法 (9)
果d等于所研究空间任意两点间的最大距离,则全域
和局域两个模型将相等,反之则相反。 若 趋于无穷大,任意两点的权重将趋于1,则 被估计的参数变成一致时,GWR就等于以OLS估计 的经典线性回归;反之,当带宽变得很小时,参数 估计将更加依赖于邻近的观测值。
三、应用实例:研发与创新的空间计量模型
为检验研发与创新的空间效应,建立双对数线性的 知识生产函数模型如下:
型最好。
二、地理加权回归模型
当用横截面数据建立计量经济模型时,由于这种 数据在空间上表现出的复杂性、自相关性和变异性,
使得解释变量对被解释变量的影响在不同区域之间可
能是不同的。 假定区域之间的经济行为在空间上具有异质性的 差异可能更加符合现实,空间变系数回归模型中的地 理加权回归模型(GWR)是一种解决这种问题的有 效方法。
ˆ ˆ ˆ ,极大对数似然函数 , ˆ 0 L
2 2 ˆ ˆX ˆ ˆ ˆWy ˆ ˆ LogL n / 2ln2 n / 2ln ln I W 1 / 2 y Wy X y
如果SLM模型设定正确,那么解释变量在重复抽样过程
5.274 2
4.606 2 3.555 6 3.687 0 2.669 1 4.076 3 3.675 1 3.464 4 4.529 7 4.117 3 3.760 8 3.481 5
40.245 4
39.411 0 39.331 9 37.633 9 45.371 4 41.098 4 43.579 1 48.486 9 31.271 9 34.583 4 29.165 1 32.013 0
模型实证分析所用的数据样本,包括了中国大陆
空间统计软件Geoda简介
空间统计软件Geoda简介
GeoDa是一个设计实现栅格数据探求性空间数据分析(ESDA)的软件工具集合体的最新成果。
它向用户提供一个友好的和图示的界面用以描述空间数据分析,比如自相关性统计和异常值指示等。
Geoda完整版中文操作手册和Geoda软件,请见下面的分享链接
/OckRTfc6VJ8Ftt 访问密码 0274
GeoDa的设计包含一个由地图和统计图表相联合的相互作用的环境,使用强大的连接窗口技术。
GeoDa 能在任何风格的微软公司的操作系统下运行(Win95,98,2000,NT,Me,andXp)。
Geoda软件适用于区域经济学、法学、政治学等社会学科,以及医学、地理学、植物学、土壤学、地质学、水文学和气候学等领域。
简短操作步骤学习:
1.打开地图文件
2.打开数据窗口,选择edit-select variable
3.制图
点击Map---
选择相应的变量
设置分成的级别数目
4.制作空间权重矩阵点击菜单中的权重图标
选择输入和输出文件
选择权重的确定方式
5.制作散点图,计算莫兰指数
做出散点图,右键可以保存。
6.局部莫兰指数,制作空间集聚图,选择相应的图形
7.做出空间地图
点击右键,选择保存结果
8.拟合曲线
9.回归分析
10.空间滞后模型
11.空间误差模型。
第五讲空间计量经济学基本模型的Geoda估计
➢确立最优模型(难点)
✓1、确定OLS、SLM、SEM模型 ✓2、对确定后的模型,展开诊断检验 ✓3、如果各项诊断均通过检验,则确定该模型
为最优模型 ✓4、如果有诊断未通过,一般通过调整W、调
整解释变量重新回归。 ✓重复步骤3、步骤4,直至确定合适的模型。
练习
问题:
◦ 考虑空间溢出效应的地区人均GDP影响因素 分析
Run OLS
➢ 选择标准及步骤
✓ 1、做一次OLS估计 ✓ 2、对比LM统计量,LM-Lag和LM-Error ✓ 3、若均不显著,则无需进行空间计量分析 ✓ 4、若只有一个显著,则设定为与显著统计量对应的
空间计量模型 ✓ 5、若均显著,再对比Robust LM-Lag和Robust LM-
Error ✓ 6、选择显著(相对显著)的统计量对应的空间计量
数据文件:
◦ china.shp
论文提纲
◦ 全局MoranI检验 ◦ 局部Moran I检验 ◦ 回归分析 ◦ 运用三类不同的w分别做出结果,选最好的
新变量
首先生成空间权重矩阵W 在.dbf文件中增加新变量wx 运用菜单工具table-variable calculation-spacial lag
工具计算。
二、基本模型的GeoDa估计
➢权重矩阵对GeoDa能力的约束
模型结果的诊断slmsem?蓝色线条以上异方差诊断原假设为无异方差?蓝色线条以下空间相关性诊断原假设为不估计?2对比lm统计量lmlag和lmerror?3若均不显著则无需进行空间计量分析?4若只有一个显著则设定为与显著统计量对应的空间计量模型?5若均显著再对比robustlmlag和robustlmerror?6选择显著相对显著的统计量对应档分享?确立最优模型难点?1确定olsslmsem模型?2对确定后的模型展开诊断检验?3如果各项诊断均通过检验则确定该模型为最优模型?4如果有诊断未通过一般通过调整w调整解释变量重新回归
geoda例子及其关键操作技巧
如何制作shp格式文件,并利用Geoda软件进行空间面板数据分析——有详细的步骤以最新空间计量软件OpenGoeda为例,其实,对于空间面板数据发分析与地图的显示是两会儿事,空间分析可以简单的分为两块:第一是:空间统计分析,即空间数据的探索性分析,一般用到地图,主要是为了直观显示其属性值的空间分布情况,另外就是全局空间自相关分析(全局Morans'I系数)和局部空间自相关分析(LISA)及Morans散点图(HH,HL,LH,LL);第二是:空间计量分析,主要包括:空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM),使用的前提是,自变量和因变量都存在空间自相关性,因此导致经典的计量模型估计有偏或失效,因此自然而然将空间因素考虑到模型中进行分析,空间因素的引进涉及最核心的表达空间的权重矩阵。
这是空间计量模型和软件解决的基本问题。
在此基础上说一下,如何利用OpenGoeda分有相应的shape格式地图和没有的情况下如何进行空间面板数据的回归分析。
首先、是有相应地图的shape格式文件,如何进分析,涉及研究区域的地图的制作;地图和属性数据的链接等。
具体如下:首先可以借助Mapinfo和Arcgis 软件制作shape格式的地图文件,并设置ID唯一代码,接着制作属性值文件,其格式为dbf,然后,将上述制作完成的shape格式文件和dbf格式属性值通过OpenGoda软件的Table菜单下的Merge TableDate进行合并,形成一个完整的包含分析需要的所有属性值的shape格式文件。
这样我们所有准备工作完成了,接下来就可以进行各种各样的分析了。
其次、无法获取地图的shape文件,或者你主要进行的空间回归分析,那么此时你完全不用费心思去制作地图,这时候仅需要你生成一个空间权重矩阵,具体做法是:1、生成一个OpenGoeda能识别的shape格式文件(直接用txt做就ok 了,还可以通过dbf格式做,也比较容易)步骤,tools/shape/Point from ASCII(txt),2、建立dbf格式的属性数文件,3、利用软件里的Merge TableDate将1步建的shape文件数据表和2步建的dbf格式数据进行合并,并保存,保存后的文件我们命名为“sample”,3,则可以用sample.shp格式文件进行空间面板数据分析了。
空间误差模型和空间滞后模型
空间误差模型和空间滞后模型
空间误差模型是指在空间统计分析中,考虑地理空间上的邻域关系,从而将自变量和因变量的空间作用一并纳入模型的一种分析方法。
空间误差模型广泛应用于环境、地理和经济学等领域的研究中,常用于解释空间数据的变异性和预测未来的空间分布。
空间误差模型的步骤包括:1)描述数据的空间属性;2)建立空间权重矩阵以考虑空间邻域;3)确定合适的空间误差模型,包括空间自回归(SAR)模型、空间滑动平均(SAM)模型、空间自回归时移(SARIMA)模型等;4)进行模型估计和检验,将拟合结果用于空间预测和空间自相关的检验。
在这些模型中,最常见的是空间自回归(SAR)模型,它是传统的线性回归模型在空间自相关性下的推广。
SAR模型假设自变量和因变量在空间上具有相关性,也就是空间上相邻区域之间存在相似性和影响关系,而传统的线性回归模型则假设自变量之间是独立的。
因此,在SAR模型中,需要引入权重矩阵,将相邻区域之间的关系考虑进去,从而得到更准确的估计结果。
空间滞后模型则是一种更高阶的空间自相关模型。
与空间自回归模型不同的是,空间滞后模型假设一个区域的因变量不仅由相邻区域的自变量所影响,还受到相邻区域的因变量的影响。
因此,空间滞后模型又被称作两阶空间自相关模型,与SAR模型相比,它能更好地解释数据的空间变异和预测未来的空间分布。
总之,空间误差模型和空间滞后模型在空间统计分析中有着重要的作用,能够提高数据的解释力和预测精度,为许多领域的研究提供了基础。
卫星导航系统误差模型分析
卫星导航系统误差模型分析卫星导航系统在现代社会中发挥着至关重要的作用,无论是日常出行导航、物流运输,还是航空航天、军事领域等,都离不开它的精准定位服务。
然而,卫星导航系统并非绝对精确,存在着各种误差。
对这些误差进行深入分析,并建立准确的误差模型,对于提高导航定位精度具有重要意义。
首先,我们来了解一下卫星导航系统的工作原理。
卫星导航系统通过测量卫星与用户接收机之间的距离,利用多颗卫星的信息来确定用户的位置。
这个过程中,信号从卫星发射到被接收机接收,会经历一系列的环节,每个环节都可能引入误差。
卫星钟差是其中的一个重要误差源。
卫星上的原子钟虽然精度很高,但与理想的标准时间仍存在一定偏差。
这种偏差会导致测量的信号传播时间不准确,从而影响定位结果。
为了减小卫星钟差的影响,地面控制站会对卫星钟进行监测和修正,并将修正参数发送给用户接收机。
星历误差也是不可忽视的。
星历是描述卫星位置和速度的参数。
由于卫星的实际运动受到多种因素的影响,如地球引力场的不均匀性、太阳和月球的引力作用等,导致预测的星历与实际情况存在差异。
电离层延迟是由于电磁波在穿过电离层时,传播速度会发生变化,从而导致信号传播时间的测量产生误差。
电离层的电子密度会随着时间、地理位置、太阳活动等因素而变化,使得电离层延迟具有较大的不确定性。
对流层延迟与电离层延迟类似,但它是由电磁波在对流层中的传播引起的。
对流层中的大气折射会导致信号传播路径弯曲和传播速度变化。
多路径效应是指接收机接收到的信号不仅有直接从卫星传播过来的,还有经过周围物体反射后到达的。
这些多路径信号的叠加会干扰测量结果,导致定位误差。
接收机的测量噪声也是误差的来源之一。
接收机内部的电子元件和电路会产生热噪声、量化噪声等,影响测量精度。
此外,还有地球自转、相对论效应等因素也会对卫星导航系统的测量结果产生影响。
为了建立准确的误差模型,需要对这些误差的特性进行深入研究。
通过大量的观测数据和理论分析,可以确定误差的统计规律和变化特征。
空间计量经济学基本模型
✓OLS ✓SLM ✓SEM
➢软件操作步骤
✓1、打开.shp数据文件 ✓2、创建W(若已有W,则省略该步骤)
※SLM只能使用对称的W,K最近距离W不能用
✓3、在菜单选择Methods-Regression ✓4、选择变量,以及W ✓5、选择Models类型(OLS、SLM、SEM) ✓6、运行run
* 参照时间序列自回归模型的叫法,空间滞后模型 也被称作空间自回归模型(Spatial Autoregressive Model),简记为SAR模型。
➢空间误差模型(Spatial Error Model, SEM)
y X u u Wu
~ (0, 2I n )
* 参照时间序列误差自相关的叫法,空间误差模型 也被称作空间自相关模型(Spatial Autocorrelation Model),简记为SAC模型。
➢确立最优模型(难点)
✓1、确定OLS、SLM、SEM模型 ✓2、对确定后的模型,展开诊断检验 ✓3、如果各项诊断均通过检验,则确定该模型
为最优模型 ✓4、如果有诊断未通过,一般通过调整W、调
整解释变量重新回归。 ✓重复步骤3、步骤4,直至确定合适的模型。
练习
问题:
◦ 考虑空间溢出效应的地区人均GDP影响因 素分析
Run OLS
➢选择标准及步骤
✓1、做一次OLS估计 ✓2、对比LM统计量,LM-Lag和LM-Error ✓3、若均不显著,则无需进行空间计量分析 ✓4、若只有一个显著,则设定为与显著统计量
对应的空间计量模型 ✓5、若均显著,再对比Robust LM-Lag和Robust
LM-Error ✓6、选择显著(相对显著)的统计量对应的空
福建省县域经济空间溢出效应分析
福建省县域经济空间溢出效应分析董艳会;苏时鹏;詹礼辉;许佳贤;黄森慰【摘要】基于1999-2014年福建省县域面板数据,采用探索性空间数据分析方法和空间计量方法对福建省县域经济空间关联特征及空间溢出效应进行分析.空间关联分析结果显示,福建省县域经济全局存在显著的正向空间关联,且相关性呈不断增大趋势,局部地区呈现明显的空间集聚特征.模型估计结果表明,福建省县域经济存在很强的空间溢出效应,且这种效应已经成为推动其经济增长的重要因素.【期刊名称】《福建农林大学学报(哲学社会科学版)》【年(卷),期】2017(020)001【总页数】6页(P49-54)【关键词】溢出效应;空间计量模型;福建;县域经济【作者】董艳会;苏时鹏;詹礼辉;许佳贤;黄森慰【作者单位】福建农林大学经济学院,福建福州350002;福建农林大学可持续发展研究所,福建福州350002;福建农林大学可持续发展研究所,福建福州350002;福建农林大学可持续发展研究所,福建福州350002;福建农林大学可持续发展研究所,福建福州350002;福建农林大学可持续发展研究所,福建福州350002【正文语种】中文【中图分类】F127改革开放以来,福建东南沿海地区凭借其独特的区位优势,实现经济的迅速发展。
而西北内陆地区经济发展相对滞后,各区域经济发展差距日趋扩大。
持续扩大的区域差距已成为威胁福建省经济健康持续发展的难题之一。
目前,已有很多学者采用不同方法对福建省区域经济差异的成因进行分析,且大多是从区域内部因素差异来寻找原因。
然而,在一个开放的经济体系中,区域之间的经济联系越来越密切,任何一个地区的经济发展都脱离不了周边地区的影响,也就是说区域经济溢出效应已经成为区域经济发展过程中不可或缺的因素。
因此,探讨福建省区域经济空间关联特征,估计空间溢出效应强度,对促进区域经济增长、确定区域经济合作的方向、促进区域经济协调发展具有重要的现实意义。
早在20世纪50年代,发展经济学家就发现GDP存在溢出效应,之后大多文献是关于美国和欧盟国家区域经济溢出效应的研究,而我国对于区域经济增长溢出效应的研究起步较晚。
空间滞后门限模型的估计和应用
03
空间滞后门限模型的应用
宏观经济领域
预测经济趋势
通过空间滞后门限模型,研究者 可以有效地预测经济趋势和未来 经济走向。这种模型能够考虑地 理位置和空间相关性的影响,从 而更准确地反映经济活动之间的 联系。
评估政策影响
空间滞后门限模型可以用于评估 政策对不同地区经济的影响。例 如,通过模型分析不同地区的税 收政策对经济发展的影响,有助 于政府制定更加科学合理的经济 政策。
门限模型的概念与类型
门限模型是一种非线性模型,其核心思想是将 变量间的关系划分为不同的阈值区间,每个区 间对应不同的模型形式。
研究现状评述
01
空间滞后门限模型的 应用范围
空间滞后门限模型广泛应用于地理学 、经济学、环境科学等领域,用于研 究空间自相关性和非线性关系。
02
当前研究的主要贡献
目前,已有大量文献对空间滞后门限 模型的理论基础、模型估计和检验方 法进行了深入研究,为该领域的发展 做出了重要贡献。
可解释性强
03
空间滞后模型的参数具有明确的经济学含义,便于解释和解读
。
空间滞后模型的重要性
处理空间自相关问题
在许多实际问题中,观测值之间可能存在空间自相关问题, 如相邻地区的经济指标可能相互影响。空间滞后模型为这类 问题提供了有效的解决方法。
提供政策启示
通过对空间滞后模型的分析,可以为政策制定提供有益的启 示,例如在制定区域经济发展政策时,需要考虑地区间的相 互影响。
拓展模型应用领域
空间滞后门限模型在经济学、 地理学等领域具有广泛的应用 前景,未来可以进一步拓展其
应用范围。
改进模型效率
目前空间滞后门限模型的估计 方法尚不够完善,未来可以进 一步改进模型的估计效率,提
空间自回归模型和空间滞后模型
空间自回归模型和空间滞后模型空间自回归模型和空间滞后模型,这两个名字听起来就像是从数学教室里跑出来的怪兽,但其实它们在分析数据的时候可是大有用处哦。
想象一下,你在一个小镇上,大家的房子都挨得很近,街坊邻里关系那是密不可分。
你的朋友小张如果今天心情好,邻居小李也可能会受到影响。
空间自回归模型就是要把这种“情绪传染”的现象给捉住。
它就像是在说,哎呀,咱们小镇上,如果小张心情好,没准大家的幸福指数也跟着蹭蹭上涨呢。
再说说空间滞后模型。
这家伙有点像是你等了很久的公交车,虽然你在这儿等着,但那辆车的到来还得看其他路上的情况。
空间滞后模型就告诉我们,某个地方的现象,不光是看自己这片区域,还得考虑周围的影响。
比如说,经济发展,某个城市的增长往往跟邻近城市的经济状况息息相关。
一个地方经济繁荣,附近的地方也会跟着水涨船高。
这就好比是,你的小区里开了一家超级火爆的餐厅,周围的店铺也跟着吸引了不少顾客,大家都是捞一把。
再想象一下,如果你在聚会上,大家都在聊最近的电影,你一来就提到那部让你失望的烂片。
可别小看了这个发言,可能会影响其他人的观感哦。
空间自回归模型和空间滞后模型就是在做这种事情,分析区域之间的互动,研究他们是如何影响彼此的,真的是个非常巧妙的想法。
就像是我们日常生活中,朋友圈子里的影响,谁都逃不掉。
听起来可能有点复杂,但其实它们的运用在我们生活中随处可见。
比如说,城市规划、环境监测,甚至是疫情的传播。
这些模型就像是研究人员的秘密武器,帮助他们了解各种现象背后的奥秘。
说到疫情,谁能忘记那段特殊的日子呢?在那时,研究人员就用这些模型来分析病毒的传播路径,看看哪个地方可能会成为“重灾区”,这对公共卫生决策真是至关重要。
哎,空间模型可不是只有学术界的专属。
咱们日常生活中,有时候也得用用这些思维,想想自己的行为会对周围的人造成怎样的影响。
就像你买了新衣服,如果你开心地穿出去,朋友们看到后也可能会去买,时尚就是这样流行开来的。
GeoDa工作手册21章-最后
图20.9 LISA结果窗口中cluster地图选项右击出现Options对话框,设置Randomization为9999。
运行几次序列,直到所示的模式稳定到图20.10右侧面板中的数字。
注意:与原始比率聚集地图稍有不同,在图20.10左边面板中重新产生。
图20.10 原始比率和EB调整后比率的LISA聚集地图注意空间离群值Morgan县(在左边地图中点击该县,在表中找到它,位于第9行)。
在地图中选择它的邻居,如图20.11(用shift-click来添加选择),在表格中激活被选中的县。
考虑表格中HR8893,HC8893和PO8893的值,如图20.12。
注意Morgan县有相当高的杀人案发生率(4.581251),但在组中并不是最高的(Sangamon县为6.029489,IL-FIPS 17167)。
但更重要的是,组中最低的两个值,杀人案发生率为0的县,人口数据也是最少的(分别是33911和35051)。
EB标准化将会拉高杀人案发生率,减小与Morgan县的差异,清除一个空间离群值的建议。
图20.11 LISA比率地图敏感性分析:邻居20.5 练习用练习18和19中的相同的数据集和比率变量来估计你对比率方差不稳定性的推断的敏感性。
练习21双变量空间自相关21.1 目标本练习关注Moran散点图和LISA地图在双变量空间自相关方面的扩展,其中时-空相关是一种特例。
有关方法细节请见Anselin等(2002)。
在本练习末,你将知道:l创建和解释一幅双变量地图l建立一幅Moran散点图矩阵l解释不同形式的时-空联系l创建和解释双变量LISA地图有关本操作的详细信息请参考User's Guide第94-96页。
21.2 双变量Moran散点图载入数据集OZ9799文件(ozthies.shp,关键字为STATION),是包含了30个Los Angles空气质量监测点建立的Thiessen多边形文件。
空间计量方法模型
空间计量方法模型空间经济计量模型主要解决回归模型中复杂的空间相互作用与空间依存性结构问题(Anselin ,1988)。
长期以来,在主流的经济学理论中,空间事物无关联及均质性假定的局限,以及普遍使用忽视空间效应的普通最小二乘法 (OLS)进行模型估计,使得在实际应用中往往存在模型的设定偏差问题,进而导致经济学研究得出的各种结果和推论不够完整、科学,缺乏应有的解释力(吴玉鸣,2007)。
空间计量经济学 (Anselin ,1988)理论认为一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或属性值是相关的。
几乎所有的空间数据都具有空间依赖性或空间自相关性的特征,空间依赖的存在打破了大多数经典统计和计量分析中相互独立的基本假设。
也就是说,各区域之间的数据存在与时间序列相关、相对应的空间相关。
根据空间计量经济学方法原理,空间计量分析的思路如下:首先采用空间统计分析Moran 指数法检验因变量是否存在空间自相关性;如果存在空间自相关性,则以空间计量经济学理论方法为基础,建立空间计量经济模型,进行空间计量估计和检验。
1.空间自相关性检验空间相关性存在与否,实际应用研究中常常使用空间自相关指数Moran’I ,其计算公式如下所示:∑∑∑∑==-==---=n i n j ijj n i n j i ij W S Y Y Y Y W I Moran 11211,)()( (3) 其中,∑∑=-=-=-=ni i n i i Y n Y Y Y n S 1121;)(1,i Y 表示第i 地区的观测值;n 为地区总数(本文为28);ij W 为二进制的邻接空间权值矩阵,表示其中的任一元素,采用邻接标准或距离标准,其目的是定义空间对象的相互邻接关系,便于把地理信息系统(GIS)数据库中的有关属性放到所研究的地理空间上来对比。
一般邻接标准的ij W 为:⎩⎨⎧=不相邻;区域和当区域相邻;区域和当区域j i j i W ij 01 。
空间滞后模型,空间误差模型,空间杜宾模型的基本表达形式
空间滞后模型,空间误差模型,空间杜宾模型的基本表达形式一、空间滞后模型空间滞后模型(Spatial Lag Model)是一种空间计量经济学模型,用于描述空间自相关效应。
其基本表达形式为:$$y=\rho Wy+X\beta+u$$其中,$y$是因变量,$\rho$是空间滞后因子,是一个介于$-1$和$1$之间的常数,$W$是空间权重矩阵,$X$是自变量矩阵,$\beta$是自变量系数,$u$是随机扰动项。
二、空间误差模型空间误差模型(Spatial Error Model)是一种空间计量经济学模型,用于描述空间相依性。
其基本表达形式为:$$y=X\beta+\varepsilon$$其中,$\varepsilon$是误差项,具有空间相依性,满足:$$\varepsilon=\lambda Wy +\mu$$其中,$W$是空间权重矩阵,$\lambda$和$\mu$是误差项的空间自相关系数,$\lambda$是介于$-1$和$1$之间的常数,$\mu$是与$Wy$不相关的随机扰动项。
三、空间杜宾模型空间杜宾模型(Spatial Durbin Model)是一种空间计量经济学模型,用于描述因变量和自变量之间的空间相依性。
其基本表达形式为:$$y=\rho Wy+X\beta+\theta W,X\beta+\epsilon$$其中,$\rho$是空间滞后因子,$W$是空间权重矩阵,$X$是自变量矩阵,$\beta$是自变量系数,$\theta$是杜宾因子,$\epsilon$是误差项,具有空间相依性,满足:$$\epsilon=\lambda Wy+\nu$$其中,$W$是空间权重矩阵,$\lambda$和$\nu$是误差项的空间自相关系数,$\lambda$是介于$-1$和$1$之间的常数,$\nu$是与$Wy$不相关的随机扰动项。
以上是空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型的基本表达形式,它们都是常用的空间计量经济学模型,用于描述因变量和自变量之间的空间相依性。
空间计量经济学分析
2014年2月20日7时14分
全域空间相关性检验与分析
Moran’s I定义如下:
Moran' s
1 S 其中, n
2
I
W
i 1 j 1
i
n
n
ij
(Yi Y )(Y j Y )
n n
S 2 Wij
1 n
Yi 表示第 个地 , i 1 i 1 区的观测值(如专利数),为地区总数(如省域), 为二进制的邻近空间权值矩阵,表示其中的任一元素, 采用邻近标准或距离标准,其目的是定义空间对象的 相互邻近关系。
2014年2月20日7时14分
天行健,君子以自强不息;地势坤,君子以厚德载物。
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空间依赖性及集群的识别与检验
在引入空间变量或者经过空间过滤的空间计量 模型建立之后,其效果的好坏还需要通过空间 相关检验进行判断,一般可通过对真实值和模 型估计值之间的残差进行空间相关性检验实现。 如果参数经过检验在空间上没有表现出相关性, 则表明在引入空间变量或者经过考虑了空间效 应后的模型已经成功地处理了空间相关性。
2014年2月20日7时14分
天行健,君子以自强不息;地势坤,君子以厚德载物。
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目前计量研究方法及其局限性
目前有关研究的计量方法主要是传统的回归分析 方法(如多元统计分析、回归分析、数据包络分 析DEA等方法),其实质上都是线性的变量之间 相互关系的一种测量方法,适合于企业或产业部 门时间序列层面的经验研究,未考虑区域(或截 面单元)之间的空间关联,局限性比较明显。 区域之间的经济行为会相互影响,这使其存在显 著的外部效应,导致地区之间的经济行为存在溢 出效应。 经济产出不仅受到本地投资的强度、而且还会受 到周边其他地区的投资活动产生的溢出效应及政 策的影响。
geoda空间回归原理
geoda空间回归原理
GeoDa是一个用于空间数据分析的软件,它提供了多种空间回归方法,其
中包括空间滞后模型、空间误差回归模型、空间杜宾模型等。
这些模型的基本原理如下:
1. 空间滞后模型(Spatial Lag Model):该模型将因变量的滞后项作为解
释变量加入模型中,以考虑空间依赖性对因变量的影响。
在GeoDa中,可以使用二阶段估计或极大似然法来估计模型参数。
2. 空间误差回归模型(Spatial Error Model):该模型假设空间依赖性是
通过误差项传播的,即一个地区的因变量不仅受到其自身变量的影响,还受到相邻地区误差项的影响。
在GeoDa中,可以使用广义矩方法或极大似然法来估计模型参数。
3. 空间杜宾模型(Spatial Durbin Model):该模型是空间滞后模型和空
间误差回归模型的结合,同时考虑了因变量的空间滞后项和误差项对因变量的影响。
在GeoDa中,可以使用二阶段估计或极大似然法来估计模型参数。
这些空间回归模型的原理都是基于空间依赖性假设,即一个地区的因变量不仅受到其自身变量的影响,还受到相邻地区的影响。
通过将这些空间依赖性因素纳入模型中,可以更好地解释地区间差异和空间格局的形成机制。
ArcGIS-Geoda操作说明
ArcGIS-Geoda操作说明ArcGIS破解后启动ArcMap
电击+号加载shp文件,
或在file下加载shp文件:
载入的shp文件CHNPRO31.shp
右键点击选open Attribute Table
打开的属性数据:
点选opention
点击Add field
如果选择做是长整数
如果选包含小数
字段选text
准备编辑数据,在excel上按地名编码procode等排好再复制
作以上这个动作之前须启动编辑器Editor(四个黑点的笔):
点start Editing之后开始粘贴数据
粘贴数据后退出编辑:
再右击shp文件输出数据:
输出文件重新起名后点击ok
用以下OpenGeoda画图:
以下作分位数图:4分位-9分位
用以下Geoda095i软件做空间权重矩阵和空间统计分析(参看geoda中文版手册)
输出文件要起文件名字:
选4个邻居(这个随便,也有选8个),还有距离远近门槛值,具体参见geoda 使用说明
选择的权重文件的ID变量,这里是PROCODE,还可考虑什么ID,
点create,Done,空间权重被制作
点regress后作空间回归,加载空间权重,才可作空间滞后和空间误差模型
因变量GDP,自变量出口、投资、消费补充:ArcMap裁减地图数据:
在启动编辑器,启动编辑才可裁减~
数据中西藏没了:。
利用geoda计算空间误差模型和空间滞后模型
利用geoda计算空间误差模型和空间滞后模型步骤1计算空间权重矩阵步骤2比较LMerror、robusterror LMlag robustlag的值,决定模型的类型。
步骤3利用模型得出结果。
1打开geoda2打开shp文件file-new project from –shp注意英文路径3打开结果如图所示4计算权重文件tools-weights-creatID变量选择一个唯一值,一般选择ID。
1.rook:表示共边为邻接;【与arcgis中的Polygoncontiguity(edges only)对应】2.queen:表示共边或共点为邻接;【与arcgis中的Polygon contiguity(edgesand corners)对应】基于距离(Distance)关系的空间权重1.threshold:表示既定距离下的相关,一般软件有默认一个最小值,但可视实际情况调整(一般应大于最小值);【arcgis中的inverse distance/fixed distance 都要设置threshold距离】2.K-nearest:表示指定某个多边形周围的多边形个数(K=3,4,5,6...)。
【与arcgis中的K-nearest neighbors对应】这里选择rook创建完毕5计算三种模型及诊断结果Methods-regression -选择因变量和自变量,勾选weights file,选择刚刚创建的权重文件。
Methods选择classic,勾选点击run。
注意看报告。
PROB值越小表示通过R检验,表示精度较好。
Value表示其值的大小。
首先比较LMlag和LMerror的大小,二者都比较显著,均可进行分析;若二者都不显著,则比较ROBUSTlag和robusterror,选择较大值的模型。
6选择恰当的模型进行分析Methods-regression-,选取自变量和因变量,选择空间权重矩阵,选择模型spatial error or spatial lag,点击run即可。
空间误差模型
空间误差模型随着人工智能的发展,空间误差模型(SEM)正在变得越来越重要,以解决许多复杂的问题。
空间误差模型是一种非常有力的机器学习技术,它可以模拟真实世界的复杂空间结构,从而实现有关地理信息系统(GIS)的计算分析。
本文将首先介绍空间误差模型的概念,然后探讨其在不同领域的应用,最后讨论一些可能的未来发展方向。
1.念空间误差模型是一种非常先进的数据模型,它可以模拟真实世界中看不见的复杂结构,从而实现对地理信息系统的计算分析。
它是一种基于概率的机器学习技术,可以利用空间关联来模拟情境,从而使相关现象更加准确和可理解。
空间误差模型将空间关系和空间统计学分析技术相结合,以帮助研究人员更好地深入领域研究,并且可以迅速确定一些重要的空间关联特征,这样就可以更好地作出相关联的分析和推理。
2.用空间误差模型可以用于很多领域,如地质学、环境研究和植被调查等,它可以帮助研究人员深入研究一些自然现象。
例如,空间误差模型可以帮助地质学家分析岩体结构间的关系,根据空间数据得出精准的结果,从而更有效地探索新的能源。
在环境研究领域,它可以帮助研究人员更好地评估和管理环境变化,以及关联环境变化的潜在影响。
另外,它还可以用于耕地定量研究、城市发展研究、灾害预测和预防等。
3.来发展研究人员正在探索空间误差模型在许多其它领域的应用,如人口分布分析、精准农业和灾害风险评估等。
此外,随着无人机和其他遥感技术的发展,人们了解空间关系的能力也在不断提高。
空间误差模型可以利用大量的空间信息和大数据,从而提供更精准的精度预测。
此外,以自动化的方式,空间误差模型也可以用于机器人和自动车辆的导航,以更加准确高效的方式为人们服务。
综上所述,空间误差模型是一种非常先进的机器学习技术,它可以用于许多领域,例如地质学、环境研究和植被调查等。
它可以帮助研究人员深入研究一些自然现象,根据空间数据得出精准的结果,从而更有效地探索新的能源。
随着无人机和其他遥感技术的发展,这种数据模型也在不断改进,可以提供更精准的精度预测,以及用于机器人和自动车辆的导航服务。
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利用geoda计算空间误差模型和空间滞后模型
步骤1计算空间权重矩阵
步骤2比较LMerror、robusterror LMlag robustlag的值,决定模型的类型。
步骤3利用模型得出结果。
1打开geoda
2打开shp文件file-new project from –shp注意英文路径
3打开结果如图所示
4计算权重文件tools-weights-creat
ID变量选择一个唯一值,一般选择ID。
1.rook:表示共边为邻接;
【与arcgis中的Polygoncontiguity(edges only)对应】2.queen:表示共边或共点为邻接;
【与arcgis中的Polygon contiguity(edgesand corners)对应】
基于距离(Distance)关系的空间权重
1.threshold:表示既定距离下的相关,一般软件有默认一个最小值,但可视实际情况调整(一般应大于最小值);
【arcgis中的inverse distance/fixed distance 都要设置threshold距离】2.K-nearest:表示指定某个多边形周围的多边形个数(K=3,4,5,6...)。
【与arcgis中的K-nearest neighbors对应】
这里选择rook
创建完毕
5计算三种模型及诊断结果
Methods-regression -
选择因变量和自变量,勾选weights file,选择刚刚创建的权重文件。
Methods选择classic,勾选
点击run。
注意看报告。
PROB值越小表示通过R检验,表示精度较好。
Value
表示其值的大小。
首先比较LMlag和LMerror的大小,二者都比较显著,均可进行分析;若二者都不显著,则比较ROBUSTlag和robusterror,选择较大值的模型。
6选择恰当的模型进行分析
Methods-regression-,选取自变量和因变量,选择空间权重矩阵,选择模型spatial error or spatial lag,点击run即可。