智慧空间实验室

严重声明：本文来自专栏《GeoDa空间计量案例教程100例》，为优快云博客专家刘一哥GIS原创，原文及专栏地址为：https://blog.youkuaiyun.com/lucky51222/category_12373659.html，谢绝转载或爬取！！！文章目录 一、空间自回归模型 二、Geoda空间回归分析 普通最小二乘法回归（OLS） 空间滞后回归 空间误差回归 估计结果

探索性空间数据分析主要使用两类工具：第一类用来分析整个区域关联性的指数，该类指数称之全局空间关联性指标，如全局莫兰(Moran)指数I和盖里(Geary)指数C等。第二类用来分析区域内各个地域单元关联性的指数，该类指数称之局部空间自相关指标，如局部莫兰指数I和盖里指数C等。某一变量在空间上发生集聚，意味着在一定区域内，这一变量在各个地域单元之间具有自相关性：某一地域单元该变量较高，其周围地域单元该变量也较高；值所包围(高一低)。高的G值表示高值的地域单元集中在一起，而低的G值表示低值的地域单元集中在一起。

1. 空间权重矩阵 2. “车式”邻接 3. “后式”邻接 4. k最近邻居。非几何距离”空间权重矩阵是以非几何距离变量(比如，不同地域单元的邻接边界长度、土地面积、双边贸易额、交通便利程度和社会网络结构等)来确定矩阵元素值，比如，在一些文献中，出现过的Dacey矩阵、Cliff-Ord矩阵、一般可表达性矩阵、资源可利用性矩阵、获取资源易难程度矩阵和交往复杂性矩阵等。)等，甚至可以是距离和距离排位顺序的两元函数

【GeoDa实用技巧100例】024：geoda计算全局（局部）莫兰指数Moran's I，单变量莫兰指数，双变量莫兰指数计算，LISA聚类地图，显著性地图，Geoda双变量莫兰指数是一种强大的地理空间数据分析工具。

空间权重矩阵(或相应的表格形式)一般需要用计算机软件生成。在GeoDa中，无法直接生成空间权重矩阵，只能生成它的表格形式，即邻接关系的gal文档和距离关系的gat文档，两者都可以用Notepad++打开（推荐使用）。下面我们用萨克拉门托(sacramentot)人口调查资料为例，说明用GeoDa生成“车式”邻接、“后式”邻接和k最近邻居空间权重矩阵的gal(或gwt)文档。

随着计算机技术在各领域广泛应用，人们可以方便地进行大规模的空间统计和空间计量工作。在这些探索过程中，人们发现，无论在政治经济领域，还是在生物地理方面，空间关联性现象是普遍存在的，且近处比远处关联性更强。托布勒将此称为地理学第一定律。地理学第一定律是关于地理事物或属性在空间分布上互为相关的定律，它们存在集聚（clustering）、随机（random）、规则（Regularity）分布。这个定律来源于 Waldo Tobler 的观点“任何事物都相关，只是相近的事物关联更紧密”。

统计地图是显示地图中极端值的又一种方法。GeoDa生成一种圆圈统计地图，原始的空间单元被圆圈所代替。圆圈的面积与被选变量的值是成比例的。圆圈本身尽可能以非线性最优原则，紧密地排列在相匹配的空间单元的原始位置。严重声明：本文为优快云博主刘一哥GIS原创，原文，拒绝转载。圆圈的位置是一种非线性方法叠代的结果，在必要时可以重新定义。比如，在统计地图中右击，选择【调整气泡大小】：通过拖动滑动块调整气泡大小，调整气泡大小后的地图：严重声明：本文为优快云博主刘一哥GIS原创，原文，拒绝转载。

geoda空间计量分析免费教程实验数据配套完整，空间分析案例教程，内容包括条件地图，条件散点图，条件直方图，条件箱线图。条件图是一种类似于矩阵统计图的统计图表，两者的差异在于：传统矩阵统计图是以非空间变量构成的图表矩阵，而条件图是以空间变量构成图表矩阵。条件图用于反映不同地域的要素变量特性(或相互间关系的差异性)。

在一般坐标系中，3D是可视化探索不同点相关性的极限。为了探索高维空间(大于3维)的可视化问题，1885年法国数学家奥克南提出了平行坐标的解决方案。平行坐标图，简称PCP，可以用可视化方式表现超高维数据。平行坐标图的一个显著优点是其具有良好的数学基础，其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。平行坐标图是一种将高维“点”映射为二维平面“折线”的可视化技术。这种技术能够帮助我们探索和分析数据。为了表示n维空间的坐标，我们在二维平面上构建n条平行且等距的直线(既可以是水平的，也可以是垂直的)。

散点图是一种以点的分布反映变量之间相关情况的统计图。根据散点图中各点的分布走向和密度，可以大致判断变量之间相互关系。根据反映变量的维度可分为二维(亦称2D)和三维(亦称3D)两种。一般散点图系指二维的散点图。

箱形图，也称箱线图(Box and Whisker Diagram)、箱图、盒须图、盒式图和盒形图等，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。箱形图是由美国著名统计学家图基在1977年发明的。在一幅经典的箱形图中，矩形框内包含了50%的观察值。矩形的上边线等于上四分位数，下边线等于下四分位线，框内线等于中位数；从框内延长出来的线称为须线(whisker)，须线的上端等于非异常值的最大观察值，下端等于非异常值的最小观察值。在图中，还用星号表示极端异常值，圆圈表示温和异常值。

直方图，也称柱状图，是对随机变量密度函数的近似描述，用于表示观察变量的频数分布和探测观察变量的不对称性。横轴表示被观察的指标，纵轴表示频数或频率，以直条面积代表各组段的频率或频数。

泰森多边形（Voronoi图）是一种基于离散点数据构建的空间划分工具，广泛应用于地理信息分析领域。其核心特点是通过垂直平分线将空间划分为多个多边形区域，确保每个区域内任意点到对应控制点的距离最短。本文以GeoDa软件为例，演示了泰森多边形的构建过程，并介绍了其在定性分析、统计分析及临近分析中的应用价值。文章还提供了ArcGIS、GlobalMapper、QGIS等不同平台构建泰森多边形的教程链接，为GIS从业者提供实用参考。

本文以四川省第七次人口普查数据为例，演示了使用Geoda软件制作等间隔人口分布图的方法。首先加载县区人口矢量数据，然后通过【地图】→【等间隔地图】功能，选择5级或10级分类，以POP变量进行等间隔划分，自动生成不同颜色的人口分布图。该方法可快速实现人口数据的可视化分析，适用于区域人口分布研究。

本文介绍了利用全国第七次人口普查数据制作省份人口动画的方法。首先加载包含人口数据的矢量文件，通过属性表确认数据完整性。在ArcGIS软件中，使用地图动画功能，选择人口字段作为变量，设置播放参数后即可生成动态效果图。制作过程中需注意矢量数据字段命名规范，建议避免使用中文命名字段以确保数据正常加载。该方法可直观展示各省人口数据的变化趋势，适用于人口统计分析等应用场景。

本文介绍了使用GeoDa软件制作平滑地图的方法。平滑地图通过计算某地区与周边观测值的平均值来降低极端异常值的影响。实验以圣路易斯78个县1984-1988年凶杀案发生率数据为例，展示了经验贝叶斯平滑地图的制作过程：首先加载数据，选择事件变量(HC8488)和基本变量(PO8488)，然后生成箱形地图。该方法能有效缓解小区域统计中的不稳定问题，适用于空间数据分析。

本文介绍了如何使用Geoda软件制作标准差地图。以圣路易斯78个县1984-1988年凶杀案发生率(HC8488字段)为例，标准差地图以平均值为中心，上下各划分3个等级，共7个等级。操作步骤包括：加载数据后，选择"标准偏差地图"功能，指定分析变量即可生成地图。该方法与分位数/百分位地图不同，能直观显示数据与平均值的离散程度。

出现一个变量设置(Variables Settings)对话框，如下图所示，在变量设置对话框第一变量栏中选中变量HC8488，点击确定。属性表如下，其中HC8488字段为圣路易斯78个县1984—1988年凶杀案发生率。本文将基于此字段进行分位数地图的制作。这样就制作了一幅圣路易斯78个县1984–1988年凶杀案发生率的百分位地图。百分位地图与分位数地图有所不同,它的分位数是固定的和不均等的。打开Geoda软件。

箱形地图是一种特殊的4分位地图，是在4分位数地图基础上再加一个异常值等级。这种地图本身与“箱形”没有什么联系，只是其构图思路是从箱形统计图演化而来，故称箱形地图。出现一个变量设置(Variables Settings)对话框，如下图所示，在变量设置对话框第一变量栏中选中变量HC8488，点击确定。这样就制作了一幅圣路易斯78个县1984–1988年凶杀案发生率的箱形地图。折叶点=1.5表示是按一般异常值标准确定异常值划定界线。折叶点=3.0表示按极端异常值标准确定异常值划定界线。打开Geoda软件。

本文介绍了使用GeoDa软件制作分位数地图的方法。分位数地图通过将数据划分为若干等级来展示空间分布特征，其中分位数包括上侧、下侧和双侧分位数。文章以圣路易斯78个县1984-1988年凶杀案发生率（HC8488字段）为例，详细演示了在GeoDa中创建5类分位数地图的步骤：加载数据后，选择【地图】→【分位数地图】→【5】，设置变量并生成地图。最终地图将数据分为5个等级区间，并可通过添加底图增强可视化效果。制作过程中需注意分位数的选取和变量设置。

包含globalmapper汉化版免费下载。通过拖拽的方式打开配套实验数据包’data.rar’中的csv格式文本，经度选择LON，纬度选择LAT，同时可以看到数据预览，如果合适的话点击确定。总结：可以看出，无论是采用哪种数据格式或者坐标合适，生成点的分布情况是一致的。与ArcGIS等专业软件不同的是，过程中并不需要选择具体的坐标系统。要生成点，数据必须要有坐标，通常是地理坐标或者平面坐标，如下图所示，黄色背景为地理坐标，操作方法与上述相同，只是注意X，Y要对应选择平面坐标的东坐标与北坐标。

本文介绍了使用GeoDa软件制作长沙市宾馆酒店分布热度图的方法。首先加载宾馆点数据，然后通过右键菜单生成热度图，可调节热度符号大小。为美观可叠加行政区面数据和在线底图，如OSM、Google地图等。GeoDa虽非专业制图工具，但能快速实现空间数据可视化，专业制图可参考ArcGIS。文章强调原创性，严禁转载或爬取内容。

GeoDa空间计量软件支持多种矢量数据格式，包括Shapefile、文件地理数据库(.gdb)、GeoJSON、GeoPackage(.gpkg)等，并能将表格坐标转换为空间数据。本文详细介绍了GeoDa连接各类文件型数据源的方法，包括处理GeoJSON中文字段问题，并提供了阿里云地图选择器获取GeoJSON数据的途径。文章强调原创版权，配套实验数据可从指定链接下载。案例教程涵盖从基础数据连接到实际应用场景，为空间计量分析提供实用指导。

本文介绍了GeoDa空间分析软件的基本操作，包括数据源管理和项目文件处理。GeoDa是一款开源的空间数据分析工具，支持多种矢量数据格式，能够进行空间自相关分析和模式探索。文章详细讲解了新建、保存、打开和关闭数据源的具体步骤，并演示了项目文件的保存与打开方法。需要注意的是，项目文件不直接存储数据源，需与数据源一同拷贝。教程配有配套案例数据，完整系列可在《GeoDa空间分析案例教程100例》中获取。文章强调原创版权，禁止转载或爬取内容。

GeoDa是一个专门用来处理空间自相关分析的一个开源软件。相比ArcGIS，它功能更加强大，数据分析精度更加精确，表现方式更加多样。本文讲解GeoDa V1.20中文版下载、图文安装教程。