空间统计学软件包
空间计量经济分析

应用领域:广泛应用于地理学、社会学、经济 学等领域,用于研究空间分布、区域差异和空 间关系。
R语言的空间计量包
01
简介:R语言是一个强大的统计分析工具,其空间计量包 提供了丰富的函数和工具进行空间数据分析。
02
特点
03
灵活的编程语言,易于定制和扩展。
04
拥有庞大的社区和丰富的资源支持。
04
支持多种空间权重矩阵和地理数据格式。
05
可与其他Python库(如NumPy、Pandas)无缝集成。
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应用领域:广泛应用于地理信息系统(GIS)、城市规划、 环境科学等领域,用于探索空间模式、预测和决策支持。
05
空间计量经济分析的挑战与展望
数据获取与处理
数据来源
空间计量经济分析需要大量空间数据,包括地理空间数据、经济数 据等,需要从各种来源获取数据,并进行清洗和整理。
在空间误差模型中,误差项被假定为服从某种空间过程,如 高斯过程或马尔科夫过程。通过估计这些误差项的相关参数 ,可以更好地解释和预测某一属性在空间上的变异和分布。
马尔科夫链蒙特卡洛方法
马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法是一种基于随机采样的统计推断方法,常用于估计复杂模型的参数。 在空间计量经济学中,MCMC方法被广泛应用于估计空间自回归模型和空间误差模型的参数。
VS
常见的空间自回归模型包括SAR (Spatial Autoregression)模型和 SEM(Spatial Error Model)模型 等。这些模型能够揭示不同观测点之 间的相互影响机制,为政策制定和区 域发展提供科学依据。
空间误差模型
空间误差模型是一种用于处理空间相关误差的计量模型。它 假设观测点之间的误差存在相关性,而这些相关性可以通过 空间权重矩阵来捕捉。
空间计量经济学三十年(1979-2009)

空间计量经济学三⼗年(1979-2009)空间计量经济学创造性地处理了经典计量⽅法在⾯对空间数据时的缺陷,在传统的横截⾯以及⾯板数据基础上引⼊空间数据,进⽽对其进⾏空间相关分析和空间结构分析。
近年来在⼈⽂社会科学空间转向的⼤背景下,空间计量已成为空间综合⼈⽂学和社会科学研究的基础理论与⽅法,尤其在区域经济、房地产、环境、⼈⼝、旅游、地理、政治等领域,空间计量成为开展定量研究的必备技能。
本⽂主要为⼤家介绍空间计量发展三个阶段,空间计量模型等内容。
空间计量经济学萌芽期萌芽期20世纪60年代——80年代Moran (1950) ⾸次引出空间⾃相关测度Cliff & Ord(1973, 1981) 出版专著,明确定义“空间⾃相关”概念,提出了空间依赖度统计评估步骤,奠定了空间回归模型的基础Paelinck (1974)在荷兰统计协会年会上⾸次提出“空间计量经济学” SpatiaEconometrics 的名词Paelinck andKlaassen (1979)进⼀步定义空间计量经济学的5个研究领域Tobler(1979)提出地理学第⼀定律(Tobler‘s first law)Anselin(1988)发表的“空间计量经济学:⽅法和模型”成为空间计量经济发展的⾥程碑空间计量经济学发展期20世纪90年代,空间计量经济学的理论和⽅法得到发展,研究范式逐渐规范化,模型和软件得到了发展空间依赖性(也叫空间⾃相关性)是空间效应识别的第⼀个来源,它产⽣于空间组织观测单元之间缺乏依赖性的考察(Cliff & Ord, 1973)。
Anselin & Rey(1991)区别了真实(Substantial)空间依赖性和⼲扰(Nuisance)空间依赖性的不同。
Getis & Ord (1992) 提出 G 统计量,聚焦于空间异质性的局域统计Anselin (1995) 提出 LISA (空间⾃相关的局域指标 )Anselin和Florax(1995b)指出:在主流经济学的实证中,空间要素⽇益受到关注。
第10章空间统计分析

第10章空间统计分析空间统计分析是一种地理信息系统(GIS)中的工具和方法,用于研究和分析地理现象的空间分布模式。
它结合了统计学和地理学的原理,能够帮助我们理解和解释地理现象之间的关系,并为决策制定者提供有关地理现象的更全面和准确的信息。
本章将介绍空间统计分析的基本概念、常用方法和应用案例。
空间统计分析的基本概念包括空间自相关、空间聚集和空间差异。
空间自相关指的是地理现象在空间上的相似性和相关性,例如城市人口分布的集中性和扩散性。
空间聚集是指地理现象在空间上的聚集和集群现象,例如城市的主要商业区域和住宅区域。
空间差异是指地理现象在空间上的差异和变化,例如不同地区的气候和生态环境的差异。
常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、空间插值分析和空间聚类分析。
空间自相关分析通过计算地理现象之间的相似性和相关性来研究其空间分布模式,例如计算城市之间的距离和相关性。
空间插值分析通过将已知的地理现象数据点推算到未知的区域,来估计未知区域的数值,例如将气温观测点的数据插值到整个地区。
空间聚类分析通过计算地理现象之间的距离和相似性来研究其聚集和集群现象,例如将商业建筑和住宅区域进行聚类分析。
空间统计分析在很多领域有广泛的应用。
在城市规划和土地利用方面,空间统计分析可以帮助我们了解不同地区的人口分布、经济活动和交通状况,从而指导城市规划和土地开发。
在环境保护和资源管理方面,空间统计分析可以帮助我们了解不同地区的生态环境和自然资源的分布,从而制定有效的环保和资源管理策略。
在流行病学和卫生地理学方面,空间统计分析可以帮助我们了解不同地区的疾病传播和健康状况,从而指导公共卫生政策和疾病预防控制。
总之,空间统计分析是一种有助于我们理解和解释地理现象的工具和方法。
它能够帮助我们揭示地理现象之间的关系和模式,为决策制定者提供有关地理现象的更全面和准确的信息。
通过空间统计分析,我们能够更好地理解和管理我们的地球。
qgis中生成克里金插值算法

qgis中生成克里金插值算法在QGIS中生成克里金插值(Kriging)算法是一个用于空间数据分析和预测的强大工具。
克里金插值是一种基于统计学的地理插值方法,它考虑了数据点的空间自相关性和变异性,以生成平滑且准确的插值表面。
下面是在QGIS中使用克里金插值算法的详细步骤:首先,确保你已经安装了QGIS软件,并且具备一些空间数据分析的基础知识。
然后,按照以下步骤进行操作:准备数据:首先,你需要准备一个包含空间坐标和相应属性值的点数据集。
这些点应该是你希望进行插值的数据样本。
打开QGIS并加载数据:启动QGIS软件,并将你的点数据集加载到地图上。
你可以通过“图层”菜单中的“添加图层”选项来加载数据。
选择克里金插值工具:在QGIS的工具箱中,找到“栅格化”或“插值”工具组,并选择“克里金插值”工具。
这通常位于“栅格”或“分析”工具箱中。
配置克里金插值参数:打开克里金插值工具后,你需要配置一些参数来定义插值过程。
这些参数可能包括输入点图层、输出栅格分辨率、插值字段、变异函数模型等。
根据你的具体需求和数据特点,合理设置这些参数。
运行克里金插值:配置好参数后,点击“运行”或“确定”按钮来开始克里金插值过程。
QGIS将根据你的设置和输入数据,使用克里金算法生成一个插值栅格图层。
查看和评估结果:一旦插值完成,你可以在QGIS中查看生成的栅格图层。
你可以使用不同的可视化工具来评估插值结果的准确性和平滑度。
如果需要,你还可以对插值参数进行调整并重新运行插值过程,以获得更好的结果。
通过以上步骤,你可以在QGIS中使用克里金插值算法来生成平滑且准确的插值表面。
克里金插值是一种强大的空间分析工具,适用于各种地理数据分析和预测任务。
ARCGIS空间统计分析讲课文档

2.1“分析模式”工具集
工具
描述
多距离空间聚类 分析(Ripley's K 函数)
确定要素(或与要素相关联的值)是否显示某 一距离范围内统计意义显著的聚类或离散。
平均最近邻
根据每个要素与其最近邻要素之间的平均距离 计算其最近邻指数。可从结果 窗口访问结果。
高/低聚类 空间自相关
应将避难场所设置在哪里?
第7页,共80页。
1.3评估整体空间模式
问题
工具
示例
各空间特征之间是否存
空间自相关 I)
(Global
Moran's
哪一类犯罪的空间集中性最高?
在差异?
或平均最近邻
哪些植物物种的分布在整个研究区 域中最为分散?
空间自相关 (Global Moran's 富裕区和贫困区是否或多或少地出
和地理加权回归 (GWR) Nhomakorabea911 报警电话的热点在哪里?哪些可变因素可有效预 测通话量?鉴于对未来的预测,对应急资源的预期需 求有哪些?
为什么在某些特定区域癌症发病率如此高?
为什么在一些地区的识字率很低?
美国是否有持续发生年轻人早逝的地方?原因是什么? 第9页,共80页。
2.“空间统计”分析工具
• 空间统计工具箱包含一系列用于分析空间分 布、模式、过程和关系的统计工具。尽管空 间统计和非空间统计(传统统计方法)在概 念和目标方面可能存在某些相似性,但空间 统计具有其固有的独特性,因为它们是专门 为处理地理数据而开发的。与传统的非空间 统计分析方法不同,空间统计方法是将地理 空间(邻域、区域、连通性和/或其他空间关 系)直接融入到数学逻辑中。
哪些因素与高于预期的交通事故发生比例相关?在每 个事故高发地点,哪些因素是最强的预测因子?
统计学中的空间统计分析与地理信息系统

统计学中的空间统计分析与地理信息系统在统计学中,空间统计分析与地理信息系统(GIS)是两个密切相关的领域,它们提供了一种更加全面的数据分析方法,可以用于研究地理现象和空间关联性。
本文将探讨空间统计分析与地理信息系统的基本概念、应用和方法。
一、空间统计分析的概念和应用空间统计分析是统计学中的一个分支领域,它主要研究在地理空间中的数据分布、空间关联性和空间模式等问题。
这一方法可以帮助我们更好地理解地理现象,揭示地理空间的规律和特征。
空间统计分析可以应用于多个领域,例如城市规划、环境保护、资源管理等。
以城市规划为例,通过空间统计分析,我们可以确定城市中不同区域的人口密度、土地利用情况等,从而有针对性地制定城市发展规划。
在环境保护方面,空间统计分析可以帮助我们分析污染物的空间分布,找出污染源和受影响的区域,为环境治理提供科学依据。
二、地理信息系统的概念和应用地理信息系统(GIS)是一种用来收集、存储、管理、分析和展示地理空间数据的工具和技术。
它将地理数据与空间统计分析相结合,提供了一种空间数据处理和可视化的方法。
GIS可以应用于多个领域,例如地质勘探、交通规划、灾害管理等。
在地质勘探中,GIS可以帮助我们收集和管理地质数据,分析地质特征,为矿产资源开发提供支持。
在交通规划中,GIS可以帮助我们分析道路网络、交通流量等数据,优化交通系统的布局和设计。
在灾害管理中,GIS可以用来分析地震、洪水等自然灾害的分布和影响范围,提供灾害应对和救援的决策依据。
三、空间统计分析与地理信息系统的方法空间统计分析与地理信息系统的结合为我们提供了多种方法和技术,用来处理和分析地理空间数据。
以下是一些常用的方法:1. 空间插值:通过已知数据点来对未知区域的数据进行预测和估计,常用的插值方法包括距离加权法、克里金插值法等。
2. 空间聚类分析:用于识别地理空间中的聚类和簇群现象,常用的聚类算法包括DBSCAN、K均值等。
3. 空间回归分析:用于分析地理空间中的因果关系和影响因素,常用的回归方法包括空间滤波器模型、空间误差模型等。
SPM简介

引言SPM(statistical parametric mapping)一个通用软件包。
它的理论和思想最初是由英国的Karl Friston在1991年提出的,当时是为了处理PET功能成像数据。
到了1994年Karl Friston推出SPM的第一个正式版SPM 94,后来的SPM 95(从这个版本开始能够对fMRI数据做处理)、SPM 96,一直到现在的SPM 99都是在SPM 94的基础上加入新的算法和理论开发出来的。
它的主要目的是对被试间或者被试内的不同成像结果作比较,得出一个具有统计学意义的结果,SPM处理过程中的每一步都是为了实现这个目的。
SPM指的是统计参数图像,也就是这个软件的最终输出。
它对所有成像数据的每一个像素点都分别计算,得出包含有每个像素点参数值的图像,这个参数图像是许多单次扫描图像所包含信息的精简和压缩。
这样有利于我们读取和理解。
它的主要贡献是解决了不同图像数据间的比较问题,给出了具有统计学意义的结果对大多数的成像技术(比如fMRI,PET,EEG 等)所得的数据,我们都会遇到两个关键的问题,第一是不知道应该用什么统计模型来处理分析。
这是因为我们不知道所采集数据的分布形式,再加上这些技术的空间分辨率不够高,使得每个体素都包含了周围组织的信息,数据预处理过程中的对齐,又使得每个体素和周围的体素产生了更大的关联。
由于这些原因,我们就不能用普通的统计分布模型(比如泊松分布,高斯分布等)来处理这些数据。
第二个问题是,由于体素之间的关联性,我们在做多组图像数据的比较时,有必要对结果做矫正。
传统的方法是Bonferroni矫正,由于Bonferroni矫正主要应用于互不关联数据的统计计算,现在把它用到脑功能成像数据的处理当中,就会使得所输出的结果非常保守,在统计参数图像上几乎得不到明显的激活区。
SPM给出了一种行之有效的统计方法———随机高斯场(random gaussian field),利用这个理论就能对不同的图像数据做统计学上的比较,其具体的应用就是对图像数据做高斯平滑滤波。
空间统计学名词解释

空间统计学是一门研究具有空间分布特征数据的统计分析理论和
方法的应用学科。
它充分利用空间和空间关系(如距离、面积、体积、长度、高度、方向、中心性等数据空间特征)进行数学建模和计算。
该学科应用广泛,涵盖了模式分析、形状分析、表面建模和表面预测、空间回归、空间数据集的统计比较、空间相互作用的统计建模和预测等多个方面。
为了更好地理解空间统计学,我们首先需要了解其涉及的统计方法。
这些方法包括描述性统计、推论性统计、探索性统计、地统计学和经济计量统计等。
描述性统计主要是对数据进行整理和描述,如计算平均数、中位数、众数等统计指标;推论性统计则是基于样本数据推断总体特征,如进行回归分析和假设检验;探索性统计则是通过绘制图表、计算相关系数等方式探索数据之间的关系;地统计学则是研究地理现象的空间变异性和空间结构的方法论学科;经济计量统计则是利用数学和统计学方法对经济数据进行建模和分析。
空间统计学在各个领域都有广泛的应用。
例如,在地理学中,可以利用空间统计学研究地理现象的空间分布和变化规律;在环境科学中,可以利用空间统计学对环境数据进行建模和分析,探究环境问题与人类活动之间的关系;在城市规划中,可以利用空间统计学对城市空间布局和城市发展进行预测和评估;在经济学中,可以利用空间统计学对经济数据进行空间分析和建模,探究经济发展规律和趋势。
总之,空间统计学是一门具有广泛应用价值的学科。
通过学习和掌握空间统计学的理论和方法,我们可以更好地处理和分析具有空间分
布特征的数据,为各个领域的科学研究和实践工作提供有力支持。
如需更全面准确的信息,建议查阅空间统计学相关的专业资料,或者咨询该领域的专家学者。
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3.2.1 CrimeStat空间分析的类别
• 1.空间描述,用于描述点的空间分布特征,主要的指标包括平 均中心、最近距离中心、标准偏移椭圆、Moran's I、Moran相关 图、平均方向等。
• 2.距离统计描述,用于识别点空间分布是否具有聚集性,如最 临近分析、线性最临近分析Ripley的K函数和距离矩阵演算等;
Space菜单用来进行度量数据空间自相关性等探索性空间 数据分析,包括Moran散点图及Moran‘s I推断、二元散点图及 Moran's I推断、发生率的Moran散点图,局域Moran's 显著性地 图。
图 GeoDa 载入亚特兰大州数据截图
图 GeoDa 建立权重矩阵
图 GeoDa 以FIPSNO为依赖变量进行Regression分析
3.4.1 SatScan应用
• SatScan软件主要应用于以下几个方面: • 1、实施疾病地理检测,探测疾病在空间、时空分布上的
聚类,并检验它们是否具有统计显著性。 • 2、检验某种疾病在时间、空间、时空上是否服从随机分
布; • 3、计算某种疾病聚类警报的统计显著性; • 4、为疾病爆发早起探测重复进行定期疾病检测等。
第21章 空间统计学软件包
汇报人:李庆君
本章概要
1、空间统计软件的必要性 2、Meta建模的优势 3、几款空间统计软件介绍
1. 空间统计软件的必要性
由于空间信息分析理论较为复杂,对于一般科研人员而 言掌握难度大、耗费精力多。为此,世界各地的学者和研究 机构及一些软件开发商已经研制了众多的空间分析软件包, 这些软件包有的关注与某一类型的空间数据的分析,对空间 数据分析在特定领域(如犯罪分析、公共卫生研究)的应用 起到了极大的推动作用;有些则试图发展尽可能全面的空间 分析功能,对空间分析理论和方法的研究和实践具有重要的 意义。
• 1.旅行发生器,包含独立的旅行发生和旅行吸引力模型; • 2.旅行分布,用于计算观测的旅行分布、模拟旅行分布、比较观测的与预报
的旅行距离的分布; • 3.模式划分,根据不同的起源- 目的地组合,划分五中不同旅行模式; • 4.网络分配,估计可能的旅行线路,包括网络段的总容量,这个网络可以使
用除距离之外的旅行时间、旅行速度或旅行花费来模拟。
2. 空间分析软件包的分类
空间分析理论来源于地理学和地质学。由于地理学和地质学研究 对象不同,所涉及的数据特点和分析方法不同,造成两大流派在软件 功能、结构、风格上的不同。
源于地质学的空间分析软件包一般均以地统计数据为主要研究对 象。其空间分析方法以Kriging为代表,相关的软件也比较成熟,如 GISlab等。
地理学者所关注的空间现象主要包括点数据和多边形数据。他们 研发的空间信息分析软件包多以空间相关性和空间异质性为其理论核 心。
3.几款空间统计软件应用
3.1 GeoDa:空间统计分析软件
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。
3.4.2 SatScan数据
• 在利用SatScan软件进行空间分析时,通常需要根据 病例数据的空间分布概率模型选择输入以下格式的数据: 病例数据、对照人群数据、人口数据、坐标数据、格网 数据。这些文件都可以用记事本打开并编辑。除了需要 输入数据以外,还需要设置研究时段、时间精度、坐标 类型和协变量等参数。
• 3、热点分析,用于寻找点集中分布区域,包括层次邻近分析、 风险修正的层次邻近分析、STAC、K均值和局域Moran's I 统计等 统计分析形式。
3.2.2 CrimeStat空间分析的类别
• 4.单变量核密度估计,通常生成密度表面或事件发生频率 的等值线;
• 5.双变量核密度估计,通常为事件发生频率与基准水平的 比较
3.5.2 SSSI软件抽样过程
抽样过程总共分为三个阶段: 第一阶段是计算样本量或计算估值的先验精度; 第二阶段是布设样本并调查样本值; 第三阶段是统计推断和结果报告。
• 6.时空分析,分析点时空分布规律,包括计算Knox系数、 Mantel系数,时空移动平均数和关联旅程分析等;
• 7.犯罪旅程分析,包括定标、估计和绘制犯罪轨迹图。
CrimeStat案例一
--------利用CrimeStat计算NNI(最临近距离统计)
图 CrimeStat中导入数据
图 NNI为0.81523 小于1 所以该区域呈聚集分布
• 回顾性分析:是对已经发生的疾病数据进行研 究,囊括了时间、空间和时空分析方法。
3.5 SSSI:空间抽样与统计推断软件
SSSI软件是由中国科学院地理科学与自愿研究 所王劲峰主持开发的,是一种专业的空间抽样和 统计推断软件。该软件是基于空间抽样理论和超 图SuperMapViewer类库开发的一个桌面软件,主 要面向进行抽样调查、统计推断和空间数据分析 的用户。
3.4.3 SatScan实例
利用SaTScan执行泊松模型分析
图 在SaTScan中打开泊松模型Session
图 执行结果
图 执行结果
3.4.3 SatScan数据分析
• SatScan软件数据分析按照研究目的分为前瞻 性分析和回顾性分析:
• 前瞻性分析:其结果具有一定预测性,只涉及 事件和时空分析,如时空重排扫描统计量;
3.5.1 SSSI软件应用
1、对计划中的监测网络(农业、人口、经济、环境)——计算最佳检 测或抽样点分布和密度;
2、对已形成的监测网络(气象站)——推荐最佳估值方法和网络改进 建议;
3、对已形成的估计(区域污染指数、温室气体排放),评价其精度、 可靠性(样点分布、密度、估值方法);
4、基于Sandwich空间抽样理论对各报告单元进行高校抽样和并行报告。
3.3.1 WinBUGS构建模型
•
WinBUGS软件中,构建模型是进行分析的最
关键步骤。WinBUGS软件采用一种混合文档作为
其文件格式。在一个混合文档中,可以包括文字、
表格、公式、图表、图形等众多信息。模型同样
是混合文档的一个部分,通过model这一关键字来
区分。
3.3.2 GeoBUGS简介
CrimeStat案例二
--------利用CrimeStat进行Ripley’s K函数分析
图 CrimeStat进行Spatial description
图 Ripley’sห้องสมุดไป่ตู้K函数分析结果展示
3.2.3 犯罪旅行需求
•
犯罪旅行需求是CrimeStat软件独有的专业特色功能,其
是旅行需求理论在犯罪分析中的应用。
3.3 WinBUGS和GeoBUGS
• WinBUGS是在BUGS基础上开发面向对象交互式的 Windows软件版本,BUGS软件最初于1989年由位于英 国剑桥的生物统计学研究所研制的。
• WinBUGS可以方便地对许多常用和复杂模型(如层 次模型、交叉设计模型、空间和事件作为随机效应的 一般线性混合模型、潜变量模型、脆弱模型,因变量 的测量误差,协变量、截尾数据)
•
GeoBUGS则是WinBUGS中一个特别的
模块,可以产生和管理空间邻接矩阵、空
间条件自回归模型的计算,并为计算的结
果提供图形输出功能。
扫描软件
• SatScan软件是一款用空间、时间或时空 扫描统计量分析空间、时间和时空数据的 免费软件,其由哈佛大学公共医学院Martin Kulldorff博士开发。
它基于动态连接窗口技术,利用多张地图和统计图 表来实现交互操作。
3.1.1 有关GeoDa
GeoDa主要支持的数据格式是ArcView的shape文件。当 将文件导入软件后,用户可以利用菜单里9个菜单项进行各种 分析。GeoDa软件菜单栏的每项菜单都具有特定功能,其中最 重要的菜单项在工具条内都有相应的图标与菜单栏。
图 Regression分析结果
3.2 CrimeStat
Crimestat软件由美国Ned Levine博士主持开发,由 美国National Institute of Justice等机构资助。
CrimeStat软件包括5个部分:数据设置、空间描述、 空间模型、犯罪旅行需求、和选项设置。CrimeStat软 件输入项为事件发生的地点,在数据设置中可以指定 主要文件、次要文件和参照文件等。