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。
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。
以上是本人在实际应用中的做法,希望对大家有所帮助!另
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