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

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

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。

先要对序列数据零均值化处理，检验数据是否符合正态分布，再检验数据的平稳性。

如果平稳可以用ARMA模型，如果不平稳如果做检验，则需要进行差分来平稳化。

利用自相关和偏相关图确定模型的参数，再通过参数检验和信息准则选择最优的模型。

回归分析研究的主要问题是：

（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；

（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；

（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；

（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。

回归分析的主要内容为：

①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。

②对这些关系式的可信程度进行检验。

③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。

---