空间计量经济学分析精编版
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。
06
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。
空间计量经济学分析(共70张PPT)
A Brief Introduction to Spatial Econometrics
*
1
Topics
• 空间计量经济学的基础 • 空间滞后模型计量分析 • 空间误差模型计量分析 • 地理加权回归模型分析 • 空间计量经济分析软件包：GeoDa/ArcGIS
*
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
2
Definition
• 简单地说，空间计量经济学（Spatial Econometrics）就是空间经济的计量。
即：是以空间经济理论和地理空间数据为基础，以建立、检验和运 用经济计量模型为核心，运用数学、统计学方法与计算机技术对经 济活动的相互作用（空间自相关spatial dependence）和空间结构（ 空间异质性spatial heterogeneity）问题进行定量分析，研究空间经济 活动或经济关系数量规律的一门经济学学科。
• Inverse distance weights matrices
0
W=
1
(d )2 2 ,1 1
(d )2 3 ,1 1
(d )2 4 ,1
1 (d )2
1,2
0
1 (d )2
3,2
1 (d )2
4,2
1 (d )2
1,3
1 (d )2
2 ,3
0
1 (d )2
4 ,3
1 (d )2
1,4
1 (d )2
• 在区域经济管理研究中，将空间效应因素引入，一般要用空间权值 矩阵（Weights Matrix）来表达空间相互作用。
• 对位置的量化一般依据“距离”而定：空间距离和经济距离
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天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
计量经济学(伍德里奇第五版中文版)答案精编版
第1章解决问题的办法1.1（一）理想的情况下，我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。
也就是说，每个学生被分配一个不同的类的大小，而不考虑任何学生的特点，能力和家庭背景。
对于原因，我们将看到在第2章中，我们想的巨大变化，班级规模（主题，当然，伦理方面的考虑和资源约束）。
（二）呈负相关关系意味着，较大的一类大小是与较低的性能。
因为班级规模较大的性能实际上伤害，我们可能会发现呈负相关。
然而，随着观测数据，还有其他的原因，我们可能会发现负相关关系。
例如，来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校，和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。
另一种可能性是，在学校，校长可能分配更好的学生，以小班授课。
或者，有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类，这些家长往往是更多地参与子女的教育。
（三）鉴于潜在的混杂因素- 其中一些是第（ii）上市- 寻找负相关关系不会是有力的证据，缩小班级规模，实际上带来更好的性能。
在某种方式的混杂因素的控制是必要的，这是多元回归分析的主题。
1.2（一）这里是构成问题的一种方法：如果两家公司，说A和B，相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人，坚定除外，多少会坚定的输出从B公司的不同？（二）公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。
一些观察到的特点是多年的教育，多年的劳动力，在一个特定的工作经验。
企业甚至可能歧视根据年龄，性别或种族。
也许企业选择提供培训，工人或多或少能力，其中，“能力”可能是难以量化，但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。
此外，不同种类的工人可能被吸引到企业，提供更多的就业培训，平均，这可能不是很明显，向雇主。
（iii）该金额的资金和技术工人也将影响输出。
所以，两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出，如果他们使用不同数额的资金或技术。
管理者的素质也有效果。
（iv）无，除非训练量是随机分配。
许多因素上市部分（二）及（iii）可有助于寻找输出和培训的正相关关系，即使不在职培训提高工人的生产力。
空间面板数据计量经济分析
2019年3月20日4时12分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
2
空间面板数据计量经济分析
可以看出，目前的空间计量经济学模型使用的数据集 主要是截面数据，只考虑了空间单元之间的相关性， 而忽略具有时空演变特征的时间尺度之间的相关性， 这显然是一个美中不足。 Anselin（1988）也认识到这一点。当然，大多学者 通过将多个时期截面数据变量计算多年平均值的办法 来综合消除时间波动的影响和干扰，但是这种做法仍 然造成大量具有时间演变特征的创新行为信息的损失， 从而无法科学和客观地认识和揭示具有时空二维特征 的研发与创新过程的真实机制。
空间面板数据计量经济 分析
空间面板数据计量经济分析 空间滞后面板数据计量分析 空间误差面板数据计量分析
2019年3月20日4时12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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空间面板数据计量经济分析
以上分别介绍了区域创新过程中空间效应（依 赖性和异质性）的空间计量检测，以及纳入空 间效应的计量模型的估计方法——空间常系数 回归模型（空间滞后模型，SLM和空间误差模 型， SEM ）和空间变系数回归模型（地理加 权回归模型， GWR ）；同时还介绍和分析了 面板数据（Panel Data）计量经济学方法的估 计和检验。
2021719精品ppt课件面板数据paneldata计量经济模型作为目前一种前沿的计量经济估计技术由于其可以综合创新行为变量时间尺度的信息和截面地域空间单元的信息同时集成考虑了时间相关性和空间截面相关性因而能够科学而客观地反映受到时空交互相关性作用的创新行为的特征和规律是定量揭示研发知识溢出与区域创新相互作用关系的有效方法
计量经济学eviews实验报告精编版
大连海事大学实验报告Array实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1*名：**指导教师：***交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。
具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
二、实验环境WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。
表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况2008年23912 87072009年25963 95142010年30567 109192011年36018 131342012年39544 146992013年43320 161902014年46612 17806 （1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下：Dependent Variable: CONSUMPTIONMethod: Least SquaresDate: 06/11/16 Time: 19:02Sample: 1995 2014Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 691.0225 113.3920 6.094104 0.0000AVGDP 0.352770 0.004908 71.88054 0.0000R-squared 0.996528 Mean dependent var 7351.300Adjusted R-squared 0.996335 S.D. dependent var 4828.765S.E. of regression 292.3118 Akaike info criterion 14.28816Sum squared resid 1538032. Schwarz criterion 14.38773Log likelihood -140.8816 Hannan-Quinn criter. 14.30760F-statistic 5166.811 Durbin-Watson stat 0.403709Prob(F-statistic) 0.000000由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:（令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））Y = 691.0225+0.352770* X其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。
空间计量经济学模型归纳(1)word版本
空间计量经济学模型空间相关性是指 (),i j y f y i j =≠即i y 与j y 相关 模型可表示为()(),1i j j i i y f y x i j βε=++≠其中，()f为线性函数，(1)式的具体形式为()()2,0,2i ij j i i ii jy a y x N βεεδ≠=++∑如果只考虑应变量空间相关性，则(2)式变为(3)式()()21,0,,1,2...3ni ij j i ii y W y N i nρεεδ==+=∑式中1nijj i Wy =∑为空间滞后算子，ij W 为维空间权重矩阵n n W ⨯中的元素，ρ为待估的空间自相关系数。
0ρ≠，存在空间效应 (3)式的矩阵形式为()()21,0,4u n y Wy N I ρεδ⨯=(4)式称为一阶空间自回归模型，记为FAR 模型 当在模型中引入一系列解释变量X 时，形式如下()()2,0,5n y Wy X N I ρβεεδ=++(5)式称为空间自回归模型，记为SAR 模型 当个体间的空间效应体现在模型扰动项时有()()21,,0,6u n y X u u Wu N I βλεδ⨯=+=（6）式成为空间误差模型，记为SEM 模型 当应变量与扰动项均存在空间相关时有()()2121,,0,7u n y W y X u u W u N I ρβλεεδ⨯=++=+（7）式称为一般空间模型，记为SAC 模型当0X =且20W =时，SAC →FAR ；当20W =时，SAC →SAR当10W =时，SAC →SEM当空间相关性还体现在解释变量上时，则有()()2,0,8n y Wy X WXr N I ρβεεδ=+++（8）式成为空间杜宾模型，记为SDM 模型面板数据空间混合回归模型空间滞后应变量()NT T N Wy W y I W y ==⊗ 空间滞后解释变量()NT T N WX W X I W X ==⊗ 空间滞后扰动项()NT T N W W I W εεε==⊗,,*(...)NT N N N NT NT T N W diag w w w I W ==⊗含因变量空间滞后的模型为()()1119NT T N NK K K NT Y I W Y X ρβε⨯⨯⨯⨯=⊗++ρ为空间自回归参数空间面板固定效应模型2,,()0,()T t t t t t t t t t NY X W E E I βμφφδφεεεεσ=++=+==(10)(10)为加入空间残差自相关的固定效应模型2,()0,()T t t t t t t t N Y WY X E E I δβμεεεεσ=+++== (11)(11)为加入空间滞后因变量的固定效应模型. 空间面板随机效应模型为Y X v β=+,1()()T N T v I I B ιμε-=⊗+⊗ (12)其中()1,,1T T ι'= , N B I W δ=-, (12)式为空间误差随机效应模型.()T N Y I W Y X v δβ=⊗++ (13)(13)式为空间滞后应变量随机效应模型.空间计量经济学：既要考虑应变量的空间相关性Wy ρ，也要考虑各个解释变量的空间相关性rWX ，还要考虑各个扰动项的空间相关性u Wu λ= a) 地理空间权重 b) 经济空间权重c) 基于距离的（阀值法、K 最近点法） 注：划*者应用最为广泛W 为空间权重矩阵，以0-1空间权重矩阵为例550111010011100101110101010A ⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦，1y 与234,,y y y 相关。
空间计量经济学的发展及其应用分析
１ ． 公共经 济学领域 ： Ｊ ａ ｍ ｅ ｓ 等（ ２ ０ ０ ３ ） 主要对 一 国对 于 国际
环境条约 的参 与决策 与参与程 度的博弈通 过建立一个 空 间概
率模 型来进行分析 和研究 。
２ ． 区域 与城市 经济 学方 面 ： Ｂ ｕ ｅ ｔ ｔ ｎ ｅ ｒ （ ２ ０ ０ ３ ） 利用 空 间计量
引言
空 间计 量经济学 最早在二 十世纪七 十年代 的欧洲就 展开
了科 学研究 ， 进 入二十一世 纪 以来 ， 空 间计量经 济学 的研 究不
南北 两区分属于不同的俱乐部 ， 并 通过数据分析进一步研究发
现了空间误差模型对南方和北方 的俱乐部的空间趋同性 。
（ 二） 国内研究状况
近年来 ， 国内出现 了很 多空间计 量经济学的研究 成果 。我
、
空 问计量 经济 学概 念 的提 出和 发展
二、 空间计 量经 济 学理 论的应 用 分析
（ 一） 空间计量经济学在 国外的实际应 用 随着 国内外空 间计 量经济 学理论研究 的不断深入 以及科 学技术的不断发展 ， 空间计量经济学 已经成功运用到经济研究
的众 多领域 中， 并取得一定的成果 。
展经济学等领域。
一
计 量经济模型 ，把包括 中国的 ３ １ 个 省市在 内的 区域进行 了集
聚增 长因素的分析 ； 随后 ， 陈晓玲等人根据我 国部分省级数 据 ，
考察分析了改革开放后我 国地 区之 间经济增长 的空 间相关 性 ， 此后 空间计量经济学 的理论得到了进一步的研究 。
和 Ｍａ ｒｂ ｌ ｅ的理论 基础上又进一步 研究探讨 了空间模 型的设定
“空间计量经济分析”文件汇编
“空间计量经济分析”文件汇编目录一、专利创新与区域经济增长关联机制的空间计量经济分析二、经济增长中地理要素作用的空间计量经济分析三、中国制度变迁与区域经济增长的空间计量经济分析四、华北地区城市大气环境质量影响因素的空间计量经济分析——基于自然地理要素的拓展五、中国省域经济增长趋同的空间计量经济分析六、中国区域碳排放强度及其影响因素的空间计量经济分析专利创新与区域经济增长关联机制的空间计量经济分析专利创新与区域经济增长之间的关联机制一直是经济学研究的重要领域。
近年来，随着科技的发展和创新的推进，专利申请和批准数量在全球范围内急剧增加。
这一现象引发了学术界对于专利与创新驱动的区域经济增长关系的更深层次理解。
本文利用空间计量经济学方法，对专利创新与区域经济增长的关联机制进行深入分析。
专利创新与区域经济增长之间的关系是复杂的。
一方面，专利创新可以推动技术进步，提高生产效率，从而带动经济增长。
另一方面，区域经济的增长也会促进专利创新的产生，因为稳定的经济环境为科研投入提供了必要的支持。
区域的科技水平、教育资源、产业结构等因素也会影响专利创新与区域经济增长的相互关系。
空间计量经济学是研究经济现象空间分布规律及其与地理位置关系的学科。
本文运用空间计量经济学方法，研究专利创新与区域经济增长的关联机制。
（1）空间自相关：通过莫兰指数（Moran's Index）等空间计量工具，检验各区域的经济增长和专利创新是否存在空间自相关。
空间自相关意味着，一个区域的经济增长或专利创新水平不仅受自身条件的影响，还受到相邻区域的影响。
（2）空间溢出效应：通过建立空间计量模型，例如空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model），分析专利创新对经济增长的空间溢出效应，即一个区域的专利创新对相邻区域的经济增长有何影响。
（3）影响因素分析：在考虑空间溢出效应的基础上，进一步分析影响专利创新与经济增长关联机制的主要因素，如政策支持、技术转移、产业结构等。
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拓空 扑间 关数 系据
的
2020年3月22日8时56分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
5
空间数据分析
• 数据分析包括探索阶段和证实阶段
• 空间数据分析分为两类：探索性空间数据分析 （exploratory spatial data analysis，ESDA）和确认性 空间数据分析（affirmable spatial data analysis， ASDA ）。前者对应空间统计方法，后者对应空间计 量模型。
• 在许多实证研究中，Moran’s I 和Geary’s C是常用方法，已在大量文 献中出现，尤其是前者。 Moran’s I是最早应用于全局聚类检验的方 法（Cliff和Ord，1973）。因此，以下重点介绍常用的Moran’s I指数 的计算及检验过程。
2020年3月22日8时56分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
2020年3月22日8时56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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空间距离的形式
几种相邻关系： •（1）线性相邻（Linear contiguity） •（2）“车”相邻Rook contiguity – common borders. •（3）“象”相邻Bishop contiguity – common corners. •（4）“后”相邻Queen contiguity – common borders and common corners.
• 空间数据分析的一般程序：首先用探索性空间数据分 析直观地描述空间数据，直接探索隐藏在数据中的关 系、模式和趋势等，获得问题的理解和相关知识（发 现问题）；然后运用空间计量经济学方法更深入地研 究所发现的问题，并为相关理论提供经验证据（研究 问题）。
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空间距离的形式
•1、相邻距离（Contiguity）-A “neighbor” is defined based on common borders or common corners.
• 根据地图上所研究区域的相对位置，决定哪 些是相邻的，并用“0-1”表示，即“1”表 示空间单元相邻，“0”表示空间单元不相 邻。对于一个具有n个空间单元的系统，相 邻矩阵W是一个nⅹn稀疏的0-1矩阵，对角 线为0（习惯上，空间单元不与自身相邻）， 相邻元素为1。
Moran scatterplot
✓ Moran散点图的4个象限，分别对应于区域单元与其邻居之间4种类 型的局部空间联系形式：
➢ 第一象限(高一高，标记为HH)：它表示一个高经济水平的区域被 其它高经济水平的区域包围；或者说，一个高经济水平的区域和它周围 的经济区域他们有较小的空间差异程度；
➢ 第二象限(低一高，标记为LH)：它表示高经济水平的区域包围着 一个低经济水平的区域，也就是说该区域的经济水平相比较周围邻居是 比较低的，意既该区域经济的空间差异的程度是比较大的；
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空间权值矩阵的基本原理
• W连中接对的原角因线。上的为元了素减少被或设消为除0区，W域i而j 间的表外示在区影域响i和，区权域W值ji在j矩空阵间被上标相准
Moran散点图
✓以（Wz，z）为坐标点的Moran散点图，常来研 究局部的空间不稳定性，它对空间滞后因子Wz和 z数据对进行了可视化的二维图示。 ✓全局Moran指数，可以看作是Wz对于z的线性回 归系数，对界外值以及对Moran指数具有强烈影 响的区域单元，可通过标准回归来诊断出。 ✓由于数据对（Wz，z）经过了标准化，因此界外 值可易由2－sigma规则可视化地识别出来。
“Moran显著性水平图”，图中显示出显著的LISA区域，并分别标识
出对应于Moran散点图中不同象限的相应区域。
空间权值矩阵的确定
• 在讨论空间依赖性和空间异质性问题之前，首先需要做的工作是量 化样本数据的区位因素（quantitative representation of spatial relationships）。
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Definition
• 一般认为，与其具有密切关系的学科主要是 空间统计学（Spatial Statistics）、计算经济 学（computational Economics）和地理信息 系统（Geographic Information System， GIS）。
空间计量经济学简介
A Brief Introduction to Spatial Econometrics
2020年3月22日8时56分
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Topics
• 空间计量经济学的基础 • 空间滞后模型计量分析 • 空间误差模型计量分析 • 地理加权回归模型分析 • 空间计量经济分析软件包：GeoDa/ArcGIS
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Linear Contiguity
（4）
（2）
（3）
（5）
（1）
Modelling space
• Binary contiguity matrices (rook, queen)
0110 W= 1 0 1 0
1101 0010
2,4
1 (d )2
3, 4
0
经济距离的形式
• 如在研究收入差距时，两个区域的经济距离 是
dij Zi Z j
其中，Zi、Zj是两个区域的居民收入。
•其他距离：K个最邻近
k-Nearest Neighbors – Uses distance but counts only the “k” nearest neighbors.
（Moran，1950）、Geary指数C（Geary，1954）来测度；第二 类，局部空间相关性，一般用G统计量、Moran散点图和LISA来 测度。
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全域空间相关性
• 全域空间自相关（Global Spatial Autocorrelation）是从区域空间的 整体上刻画区域创新活动空间分布的集群情况。
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空间权值矩阵
• 空间权值矩阵（Spatial Weights Matrix）是一种与被解释变量的空 间自回归过程相联系的矩阵。
• 在实际的区域分析中，该矩阵的选择设定是外生的，原因是n×n维 的W包含了关于区域i和区域j之间相关的空间连接的外生信息，不 需要通过模型来估计得到它，只需通过权值计算出来就行了。
6
探索性空间数据分析
• 探索性空间数据分析（ESDA）是一种具有识别功能的空间数据 分析方法，将统计学和现代图形计算技术结合起来，用直观的方 法展现空间数据中隐含的空间分布（随机、分散、聚集）、空间 模式（时空关联）以及空间相互作用等特征。
• “让数据自己说话” • 两类工具：第一类，全局空间相关性，一般用Moran指数I
• Inverse distance weights matrices
0
W=
1
(d )2 2 ,1 1
(d )2 3,1 1
(d )2 4 ,1
1 (d )2
1, 2
0
1 (d )2
1, 3
1 (d )2
2,3
0
1 (d )2
4,3
1 (d )2
1, 4
1 (d )2
✓局部Moran指数检验的标准化统计量为
Z(Ii )
Ii E(Ii ) VAR(Ii )
✓正的局部Moran指数Ii，表示一个高值被高值所包 围（高-高），或则是一个低值被低值所包围（低低）。
✓负的局部Moran指数Ii，表示一个高值被低值所包 围（高-低），或则是一个低值被高值所包围（低高）。
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局部空间自相关检验与分析
局部空间自相关分析方法包括3种:
➢ 空间联系的局部指标（local indicators of spatial association， LISA)）； ➢ G统计量 ； ➢ Moran散点图。
• 数据驱动（data-driven）和模型驱动 （model-driven）；时间序列（time series） 分析转向空间数据（spatial data）分析。
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空间数据分析
• 空间数据（spatial data）也可以成为地理数据，是以 不同的方式和来源获得的数据，如地图、统计数据等， 这些数据都具有能够确定空间位置的特点。
• wi,j = 1 if i and j are neighbors, 0 otherwise Neighborhood classes (first, second, etc)
Modelling space
• 在ArcGIS中，定义空间权重的方法有：（1）以距离的倒数为权重 （1/d）；（2）以距离平方的倒数为权重（1/d2）等。
➢
第三象限(低一低，标记为LL)：它表示该区域和它周围的其他
区域都是低经济水平的区域，也就是说这个区域的经济水平是比较低的，