重庆各区县乡村人口所占比例的空间自相关分析
选题：
在ArcGIS中分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数，分析重庆各区县乡村人口所占比例的空间关联程度。
实验目的：
根据重庆市各区县之间的邻接关系，采用二进制邻近权重矩阵，选取各区县2008年的重庆各区县的总人口及乡村人口，计算出重庆各区县乡村人口所占的比例，在ArcGIS里面分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数，分析空间关联程度。
实验数据：
1．重庆统计年鉴中2008年重庆市各区县的总人口及乡村人口数量（excel表格）
2．重庆市各区县的矢量图（shp.文件）
软件：
ArcGIS10.2
操作过程与结果分析：
第一步：导入Excel数据文件和重庆市各区县的矢量图，并建立关联
1. Catalog——Folder Connections，在对应的文件夹下打开重庆市各区县城镇化率的EXCEL表格及重庆市各区县shp文件
为关联字段，将两个文件关联起来
3.右键单击关联后的重庆区县界shp.文件，导出为Export_Output文件，新文件的属性表如下：
第二步：计算全局Morans I
1.打开ArcToolbox，选择Spatial Statistics Tools——Analying
Patterns——Spatial Autocorrelation（Morans I）选择二进制邻接矩阵方法来确定空间权重矩阵（即当区域i和具有公共边或公共点时，两区域的距离矩阵设为1，若不相邻接，其距离矩阵设为0），选择欧式距离作为计算距离的方法，对数据进行标准化处理后计算全局Moran’I指数度量空间自相关
2.输出结果：
3.结果分析：
Z得分值在[-1.65,1.65]之间，区县乡村人口所占比例的观测值在空间上表现为独立随机分布；Z值大于1.65且显著时相似观察值在空间上表现为集聚分布（高值或低值），小于-1.65且显著时相似观测值在空间上趋于分散分布。
2008年，重庆市各区县城镇化率的全局Moran’s I指数为正值
I=0.414678，对应的标准化统计量Z=4.663389，在正态分布的假设下显著性水平P值为0.000003，对Moran指数检验的结果高度显著，在随机分布假设下，Moran指数I的期望值与方差值分别为-0.026316和0.008943。说明从整体来看，2008年重庆市各区县乡村人口所占比例存在正的空间自相关，表现为低低集聚，各区县乡村人口所占比例的空间分布并非完全是随机性分布的，而是表现出相似值之间的空间集聚性。
第三步：计算局部Morans I
1.打开ArcToolbox，选择Spatial Statistics Tools——Mapping Clusters—Cluster and Outlier Analysis，选择二进制邻接矩阵方法来确定空间权重矩阵，最后得到重庆市各区县城镇化率的局部Moran’I指数以及相对应的Z统计值和P值
2.输出结果：
2.结
果
分
析
：
属
性
表
里
面
生
成
各
区县对应的局部Moran’I指数以及对应的统计值Z和显著性水平P值，Moran’I指数为正且Z值为正并且在显著性水平α=0.05的条件下通过检验的区域相似值（高值与低值）趋于空间集聚，如下表：满足这一条件的区县包括大渡口区、九龙坡区、南岸区、渝中区、江北区、渝北区、沙坪坝区、北碚区、在空间上表现为高高集聚或低低集聚。表中Moran指数和Z值都为负的区县，显著性水平没有通过检验，其在空间上的分布呈现出一定的随机性，这主要是因为这些地区邻近趋于经济水平呈现出一定差异性，并没有显著的空间关联。
Moran’I指数一般为[-1,1]，表中输出结果中部分区县Moran’I指数略大于1，原因在于这些区域的乡村人口所占比例与全市平均水平相差较大，出现极高或极低值，这并不影响对空间关联的分析。
图中分析结果表明大渡口区、九龙坡区、南岸区、渝中区、江北区、渝北区、沙坪坝区、北碚区的Z值在0.05的显著性水平下显著，出现低低聚集。
浅析空间自相关的内容及意义摘要：本文主要介绍了空间自相关的含义、测度指标及研究空间自相关的意义。首先，明确空间自相关是检验某一要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标，揭示空间参考单元与其邻近的空间单元属性特征值之间的相似性或相关性。其次，介绍用来测度空间自相关性的指标，可以分为全局指标和局部指标，常用的指标有：Moran’s I、Geary’s C和Getis-Ord G。最后，进一步阐述了空间自相关的研究意义。关键字：空间自相关；全局指标；局部指标The content and research significance of spatial autocorrelation analysisAbstract: In this paper, the content, the index and the research significance of spatial autocorrelation were analyzed. Firstly, the content of spatial autocorrelation is discussed. Spatial autocorrelation is related to the correlation of the same variables, and also can be used to measure the degree of concentration of the attribute value, in order to reveal the correlation between the space reference unit and its near unit, including global spatial autocorrelation and local spatial autocorrelation. Secondly, it analyzes the index of spatial autocorrelation, the main index included Moran’s I, Geary’s C and Getis-Ord G. Thirdly, this paper discussed the research signification of spatial autocorrelation analysis. Key words: spatial autocorrelation; global index; local index 引言空间
空间自相关分析 1.1 自相关分析 空间自相关分析是指邻近空间区域单位上某变量的同一属性值之间的相关程度，主要用空间自相关系数进行度量并检验区域单位的这一属性值在空间区域上是否具有高高相邻、低低相邻或者高低间错分布，即有无聚集性。若相邻区域间同一属性值表现出相同或相似的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域也高（低），则称为空间正相关；若相邻区域间同一属性值表现出不同的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域低（高），则称为空间负相关；若相邻区域间同一属性值不表现任何依赖关系，即呈随机分布，则称为空间不相关。 空间自相关分析分为全局空间自相关分析和局部空间自相关分析，全局自相关分析是从整个研究区域内探测变量在空间分布上的聚集性；局域空间自相关分析是从特定局部区域内探测变量在空间分布上的聚集性，并能够得出具体的聚集类型及聚集区域位置，常用的方法有Moran's I 、Gear's C 、Getis 、Morans 散点图等。 1.1.1 全局空间自相关分析 全局空间自相关分析主要用Moran's I 系数来反映属性变量在整个研究区域范围内的空间聚集程度。首先，全局Moran's I 统计法假定研究对象之间不存在任何空间相关性，然后通过Z-score 得分检验来验证假设是否成立。 Moran's I 系数公式如下： 11 2 11 1 ()()I ()()n n ij i j i j n n n ij i i j i n w x x x x w x x =====--= -∑∑∑∑∑(式 错误！文档中没有指定样式的文字。-1) 其中，n 表示研究对象空间的区域数；i x 表示第i 个区域内的属性值，j x 表示第j 个区域内的属性值，x 表示所研究区域的属性值的平均值；ij w 表示空间权重矩阵，一般为对称矩阵。 Moran's I 的Z-score 得分检验为：
空间自相关的测度指标 1全局空间自相关 全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述。表示全局空间自相关的指标和方法很多，主要有全局Moran ’sI 、全局Geary ’sC 和全局Getis-OrdG [3,5]都是通过比较邻近空间位置观察值的相似程度来测量全局空间自相关的。 全局Moran ’sI 全局Moran 指数I 的计算公式为： 其中，n 为样本量，即空间位置的个数。x i 、x j 是空间位置i 和j 的观察值，w ij 表示空间位置i 和j 的邻近关系，当i 和j 为邻近的空间位置时，w ij =1；反之，w ij =0。全局Moran 指数I 的取值范围为[-1，1]。 对于Moran 指数，可以用标准化统计量Z 来检验n 个区域是否存在空间自相关关系，Z 的计算公式为: )()(I VAR I E I Z -==i n w n w S x x d w i i i n i j i j ij ≠----∑≠j )2/()1())(( E(I i )和VAR(I i )是其理论期望和理论方差。数学期望EI=-1/(n-1)。 当Z 值为正且显着时，表明存在正的空间自相关，也就是说相似的观测值(高值或低值)趋于空间集聚；当Z 值为负且显着时，表明存在负的空间自相关，相似的观测值趋于分散分布；当Z 值为零时，观测值呈独立随机分布。 全局Geary ’sC 全局Geary ’sC 测量空间自相关的方法与全局Moran ’sI 相似，其分子的交叉乘积项不同，即测量邻近空间位置观察值近似程度的方法不同，其计算公式为: 全局Moran ’sI 的交叉乘积项比较的是邻近空间位置的观察值与均值偏差的乘积，而全局Geary ’sC 比较的是邻近空间位置的观察值之差，由于并不关心x i 是否大于x j ，只关心x i 和x j 之间差异的程度，因此对其取平方值。全局Geary ’sC 的取值范围为[0，2]，数学期望恒为1。当全局Geary ’sC 的观察值<1，并且有统计学意义时，提示存在正空间自相关；当全局Geary ’sC 的观察值>1时，存在负空间自相关；全局Geary ’sC 的观察值=1时，无空间自相关。其假设检验的方法同全局Moran ’sI 。值得注意的是，全局Geary ’sC 的数学期望不受空间权重、观察值和样本量的影响，恒为1，导致了全局Geary ’sC 的统计性能比全局Moran ’sI 要差，这可能是全局Moran ’sI 比全局Geary ’sC 应用更加广
重庆各区县乡村人口所占比例的空间自相关分析 选题： 在ArcGIS中分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数，分析重庆各区县乡村人口所占比例的空间关联程度。 实验目的： 根据重庆市各区县之间的邻接关系，采用二进制邻近权重矩阵，选取各区县2008年的重庆各区县的总人口及乡村人口，计算出重庆各区县乡村人口所占的比例，在ArcGIS里面分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数，分析空间关联程度。 实验数据： 1．重庆统计年鉴中2008年重庆市各区县的总人口及乡村人口数量（excel表格） 2．重庆市各区县的矢量图（shp.文件） 软件： ArcGIS10.2 操作过程与结果分析： 第一步：导入Excel数据文件和重庆市各区县的矢量图，并建立关联 1. Catalog——Folder Connections，在对应的文件夹下打开重庆市各区县城镇化率的EXCEL表格及重庆市各区县shp文件
为关联字段，将两个文件关联起来
3.右键单击关联后的重庆区县界shp.文件，导出为Export_Output文件，新文件的属性表如下： 第二步：计算全局Morans I 1.打开ArcToolbox，选择Spatial Statistics Tools——Analying Patterns——Spatial Autocorrelation（Morans I）选择二进制邻接矩阵方法来确定空间权重矩阵（即当区域i和具有公共边或公共点时，两区域的距离矩阵设为1，若不相邻接，其距离矩阵设为0），选择欧式距离作为计算距离的方法，对数据进行标准化处理后计算全局Moran’I指数度量空间自相关
国内空间计量经济学最新进展综述 摘要：随着计量经济学的飞速增长，它已经从社会科学的边缘学科成长为多个学科的主流研究分支。文章对国内的最新发展状况进行了介绍，分别从经济增长、技术创新、FDI、财政和金融、环境和农业等方面探讨了其研究动态。 关键词：空间计量；经济增长；技术创新；FDI 空间计量经济学是以计量经济学、空间统计学和地理信息系统等学科为基础，以探索建立空间经济理论模型为主要任务，利用经济理论、数学模型、空间统计和专业软件等工具对空间经济现象进行研究的一门新兴交叉学科。最近几年，国内众多学者对于空间计量经济学的兴趣几乎成指数型增长，在计量分析中融入对空间因素的考察正在成为一种趋势，导致相关文献大量涌现。文章主要对其21世纪以来的国内最新发展进行了一个初步梳理，理清其研究发展的脉络和领域。 国内学者在方法上有深入研究的不多，除了个别学者在方法上有一定的研究外，比如孙洋和李子奈发展了一个在空间矩阵间进行选取的非嵌套检验方法[1]，林光平等和龙志和等对Bootstrap方法进行了深入的研究[2-3]，其他学者基本上是处于将国外的理论应用到国内的阶段，不过在研究领域上
呈现日益多元化的趋势。 1 经济增长 随着我国地区间经济联系的日益紧密，区域间的空间相关性对于各地区经济增长的作用越来越大。值得一提的是，吴玉鸣、林光平等学者进行了开拓性的研究，使得越来越多的学者开始进入这一领域。吴玉鸣和徐建华运用面板数据分析了中国31个省级区域经济增长集聚及其影响因素，认为中国省域经济增长具有明显的空间依赖性，在地理空间上存在集聚现象，忽视这种空间效应必将造成模型设定的偏差和计量结果的不准确。吴玉呜的研究进一步证明了地理因素和空间效应一起对经济增长和收入差距产生重要影响。何江和张馨之使用空间固定效应模型验证了增长过程中区域外溢显著存在。刘名远使用DURBIN空间面板计量经济模型测度了我国区域规模经济效应，发现区域经济空间聚集回波效应大于辐射扩散效应。 林光平等利用空间计量模型研究了我国28个省区年间人均GDP的β收敛（增长率上的趋同）和σ收敛（人均收入水平上的趋同）情况，研究结果表明，考虑到省区间相关性，我国地区间经济存在收敛性，尤其是近几年省区间经济表现出σ收敛的趋势，但是β的估计值表现出增大的趋势。不过随后的研究结论略有不同，有学者认为在中国经济地区增长考虑空间依赖性的情况下，标准的β收敛模型存在收敛
空间自相关得测度指标 1全局空间自相关 全局空间自相关就是对属性值在整个区域得空间特征得描述[8]。表示全局空间自相关得指标与方法很多,主要有全局Moran ’s I 、全局Geary ’s C 与全局Getis-Ord G [3,5]都就是通过比较邻近空间位置观察值得相似程度来测量全局空间自相关得。 全局Moran ’s I 全局Moran 指数I 得计算公式为: ()() ()∑∑∑∑∑=====---=n i n j n i i ij n i n j j i ij x x w x x x x w n I 111211 ∑∑∑∑=≠=≠--=n i n i j ij n i n i j j i ij w S x x x x w 121))(( 其中,n 为样本量,即空间位置得个数。 x i 、x j 就是空间位置i 与j 得观察值,w ij 表示空间位置i 与j 得邻近关系,当i 与j 为邻近得空间位置时,w ij =1;反之,w ij =0。全局Moran 指数I 得取值范围为[-1,1]。 对于Moran 指数,可以用标准化统计量Z 来检验n 个区域就是否存在空间自相关关系,Z 得计算公式为: )()(I VAR I E I Z -==i n w n w S x x d w i i i n i j i j ij ≠----∑≠j )2/()1())(( E(I i )与VAR(I i )就是其理论期望与理论方差。数学期望EI=-1/(n-1)。 当Z 值为正且显著时,表明存在正得空间自相关,也就就是说相似得观测值(高值或低值)趋于空间集聚;当Z 值为负且显著时,表明存在负得空间自相关,相似得观测值趋于分散分布;当Z 值为零时,观测值呈独立随机分布。 全局Geary ’s C 全局Geary ’s C 测量空间自相关得方法与全局Moran ’s I 相似,其分子得
万方数据
万方数据
第６期魏晓峰等：基于ＡｔｃＧＩＳ的空间自相关分析模块的开发与应用 圈１建立权值矩阵对话枢 Ｆ毡．１Ｔｈｅｄｉａｌｏｇｏｆｃｒｅｉｌｔ吨ＷｄｇｈｔＭａｔｒｉｘ 心。基于多边形邻接方式只对面状图层有效，因为点状图层不存在边相邻的概念。． 用户可以在“保存文件”文本框中选择一个指定路径下的文件夹用以保存所创建的权值矩阵文件，该文件将以文本形式保存。 在基于距离的权值矩阵建立中，为分析不同距离间空间自相关程度，可设鬣不同的距离带，用于找出自相关程度最显著的空间距离，界面设计如图２所示。 图２基于距离的空间权值矩阵建立对话框 Ｆｉｇ．２ＴｈｅｄｉａｌｏｇｏｆｃｒｅａｔｉｎｇＷｅｉｇｈｔ Ｍａｔｒｉｘ ｂａｓｅｄ∞ｄｉｓｔａｎｃｅ 界面分为２个部分，上半部分显示了各对象两两问的相关距离统计信息，用以设置距离带时的参考；下半部分主要用于设置距离带以建立相应的权值矩阵。距离带设置有２种方式。选择“系统方案”时需确定划分等级，系统将根据选择的划分数量自动生成相应的距离带。添加到下方的“距离带”列表框中；选择“自定义”按钮，用户可以手工输入距离带。距离单位均为地图单位。 ２，１．２全局空间自相关分析 全局空间自相关分析对话框主要有２个参数：参与计算的权值矩阵和分析字段。权值矩阵可以选择由以上２种方式建立的权值矩阵文件。若分析的是基于距离的方式，则可以添加多个权值矩阵进行分析，以方便比较不同空间距离下的自相关程度（如图３所示）。 ２．１．３局部空间自相关分析 局部空间自相关分析对话框与全局空间自相关分析 对话框类似，多了一个可选参数。该对话框设计为只能输入一个权值矩阵文件，其中Ⅲ标识字段用于标识各分析对象。若分析图层的每个对象具有ＮＡＭＥ属性，则我们可以用其标识每个对象；若不选择此项，系统默认用数字标识（如图４所示）。 围３全局空间自相关分析对话柱 Ｆｉｇ．３Ｔｈｅｄｌａｔｏｇｄｇｌｏｂａｌｓｐａｔｉａｌ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｆｌｏｎａＤｌｔｌｙｓｉ￥ 国４局部空间自相关分析对话框 Ｆｉｇ．４Ｔｈｅ蛳ｅｌ＇ｌｏｃａｌｓｐａｔｉａｌ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｌｔｏｎｍ鼬 ２．２模块开发 模块采用ＡｒｃＯｂｊｅｃｔｓ组件技术在ＶＢ环境下进行开发。ＡｒｃＯｂｊｅｃｔｓ（简称ＡＯ）是Ｅｓｍ公司开发的一套基于ＣＯＭ技术的面向地理数据模型的大型组件库。ＡＯ的开发既可以选择应用程序内嵌的ＶＢＡ，也可以选择支持ＣＯＭ标准的开发工具。 许多ＡＯ对象内建立了基本的数据管理和地图显示等ＧＩＳ功能。由于ＡＯ是基于微软的ＣＯＭ技术构建的，所以，我们可以利用它来搭建出更高级的ＡＯ组件，从而开发出更加强大、灵活的应用系统。 利用ＡＯ组件开发出来的模块可以实现与ＡｒｃＣＩ￥的无缝集成。通过ＡｒｃＧＬＳ提供的Ｃｕｓｔｏｍｉｚｅ对话框，这些应用模块可以像ＡｒｃＧＩＳ自身模块一样方便地载人和卸载。３应用实例 ３．１分析数据 分析数据取自１９８０年美国俄亥俄州哥伦比亚区内４９个区域统计信息，其中包含各子区域的犯罪率信息，犯 罪率为每千人所含犯罪数。 万方数据
空间计量经济学基本模型的matlab估计
一、空间滞后模型 sar （） ==================================================== 函数功能 估计空间滞后模型（空间自回归-回归模型） ) ,0(~2n I N x Wy y σεε βρ++= 中的未知参数ρ、β和σ2。 ==================================================== 使用方法 res=sar(y ，x ，W ，info ） *********************************************************** res ： 存储结果的变量； y ： 被解释变量； x ： 解释变量； w ： 空间权重矩阵； info ：结构化参数，具体可使用 help sar 语句查看
==================================================== 注意事项 1)W W为权重矩阵，因为是稀疏矩阵，原始数据通常以n×3的数组形式存储，需要用sparse函数转换为矩阵形式。*********************************************************** 2)ydev（不再需要） sar函数求解的标准模型可以包含常数项，被解释变量（因变量）y，不再需要转换为离差形式（ydev）。 *********************************************************** 3)x 需要注意x的生成方式，应将常数项包括在内。 *********************************************************** 4)info info为结构化参数，事前赋值； 通常调整info.lflag（标准n?1000）、info.rmin和info.rmax。*********************************************************** 5)vnames 在输出结果中说明被解释变量。 使用方法： vnames=strvcat(‘variable name1’,’variable name2’……); ***********************************************************
浅析空间自相关的内容及意义 摘要：本文主要介绍了空间自相关的含义、测度指标及研究空间自相关的意义。首先，明确空间自相关是检验某一要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标，揭示空间参考单元与其邻近的空间单元属性特征值之间的相似性或相关性。其次，介绍用来测度空间自相关性的指标，可以分为全局指标和局部指标，常用的指标有：Moran’s I、Geary’s C和Getis-Ord G。最后，进一步阐述了空间自相关的研究意义。 关键字：空间自相关；全局指标；局部指标 The content and research significance of spatial autocorrelation analysis Abstract: In this paper, the content, the index and the research significance of spatial autocorrelation were analyzed. Firstly, the content of spatial autocorrelation is discussed. Spatial autocorrelation is related to the correlation of the same variables, and also can be used to measure the degree of concentration of the attribute value, in order to reveal the correlation between the space reference unit and its near unit, including global spatial autocorrelation and local spatial autocorrelation. Secondly, it analyzes the index of spatial autocorrelation, the main index included Moran’s I, Geary’s C and Getis-Ord G. Thirdly, this paper discussed the research signification of spatial autocorrelation analysis. Key words: spatial autocorrelation; global index; local index 0引言 空间自相关是研究空间中某位置的观察值与其相邻位置的观察值是否相关以及相关程度的一种空间数据分析方法[1]。即空间自相关是检验某一要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标，可以分为正相关和负相关，正相关表明某单元的属性值变化与其邻近空间单元具有相同变化趋势，负相关则相反[2]。在地学邻域，地统计学数据主要来源于研究对象在空间区域上的抽样，进而分析各种自然现象的空间变异规律和空间格局，并且已被证明是研究空间分异和空间格局的有效方法。 在国外，20 世纪60年代就有学者开始运用空间自相关方法研究生态学、遗传学等问题, 目前已应用于数字图像处理、流行病学、生物学、区域经济与社会
实习序号和题目空间分布模式与空间相关分析 实习人专业及编号 实习目的： 熟悉和掌握 Spatial Statistics Tools里的基本工具，对所给数据进行空间分析。 实习内容： 1.参考文献《多尺度人口增长的空间统计分析》，练习多距离 L(d) 、全局 Moran’ I 与 G*统计量分析，显著性检验的置信区间定义为90%； 2.对 adabg00 数据进行全局与局部的 moran I 与 G统计量分析； 3. 对 deer 数据进行基于距离的最近邻分析与L(d) 分析； 实习数据： 1.省区 .shp ：中国各省分布图 2.各省第 5 次和第 6 次人口普查：各省人口普查数据 deer.shp ：鹿场点分布图 3.adabg00.shp: 爱达荷州阿达各街区2000 年人口普查数据 基本原理： 空间分布的模式一般来说，有三种，分别是离散、随机、和聚合。离散的概 念就是指观测的每个数据之间的差异程度，离散程度越大，差异性就越大。聚合与离散正好相反，表示在一定区域内的相关程度，就是聚合程度越大，相关性就越大。随机是纯粹的无模式，既不能从随机数据中获取结论，也发现不了规律和模式。 1.零假设（ null hypothesis ）：指进行统计检验时预先建立的假设。在空间统计中，零假设指的就是空间位置在一定区域里面呈现完全随机（均匀）分布。在检 验结果之前，先对这些结果假设一个数值区间，这个区间一般是符合某种概率分布的情况，如果真实结果偏离了设定的区间，就表示发生了小概率事件。这样原来 的假设就不成立了。
如果计算结果落在-2 到2 之间，就表示假设是可以接受，但是不在这个范围内， 就说明发生小概率事件了。有两种可能： 1，假设有错误； 2，出现了异常值。 2.z 得分（ Z scores ）表示标准差的倍数 标准差：总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根” 也就是“标准差能反映一个数据集的离散程度” 。比如z 得分是+2.5 ，得到的结果是标准差的正 2.5 倍，表示数据已经高度聚集。反之，如果是 -2.5, 那么就表示标准差的负 2.5 倍，就是高度离散的数据。 置信度：数据落在期望区间的可能性 在统计学中，一个概率样本的置信区间（ Confidence interval ）是对这个样本的某 个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量 结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度。这个概率 被称为置信水平。置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置 信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。 3.在空间统计分析中，通过相关分析可以检测两种现象（统计量）的变化是否 存在相关性，若所分析的统计量为不同观察对象的同一属性变量，则称之为自相关。而空间自相关反映的是一个区域单元上的某种地理现象或某一属性值与邻近 区域单元上同一现象或属性值的相关程度，是一种检测与量化从多个标定点中取 样值变异的空间依赖性的空间统计方法。当变量在空间上表现出一定的规律性，即 不是随机分布则存在着空间自相关，空间自相关理论认为彼此之间距离越近的事 物越相像。也就是说，空间自相关是针对同一个属性变量而言的。 4.空间自相关方法按功能大致分为两类：全域型自相关和区域型自相关。全域型自相关的功能在于描述某现象的整体分布状况，判断此现象在空间是否有聚集特性 存在，但其并不能确切得指出聚集在哪些地区，若将全域型不同空间间隔的空间自 相关统计量依序排列，可进一步得到空间自相关系数图，用于分析该现象在空间 上是否有阶层性分布。区域型自相关能够推算出聚集地的范围。 5.最近邻分析 是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。最近邻指数 是平均观测距离和平均期望距离之比。如果小于１，则要素呈现空间聚集式；如果 大于１，则要素呈现空间离散模式或竞争模式。最近邻分析并没有考虑到属性特征，只是根据空间位置。 6.Moran ’s I法 高的自相关性代表了空间现象聚集性的存在，空间自相关分析的主要功能在于同时 可以处理数据的区位和属性。全域型 Moran ’s I 计算方式是基于统计学相关系数的协方差关系推算出来的。 I 值一定介于 -1 到 1 之间，大于 0 为正相关，且值越大表 示空间分布的相关性越大，即空间上聚集分布的现象越明显，反之， 值越小代表空间分布相关性小，而当值趋于 0 时，代表此时空间分布呈现随机分布 的情形。若 I 值大于 0 ，说明相邻地区拥有相似的数据属性，属性值高或低的地区都有聚集现象；若 I 小于 0 ，说明相邻地区属性差异大，数据空间分布呈现高地间隔分布的状态；若 I 趋近于 0 ，则相邻空间单元间相关低，某空间现象的高值或低值呈无规律的随机分布状态。若 I 值显著大于 I 的期望值（I值为正值且显著），说明两 点存在相似关系，若 I 值显著小于 I 的期望值（I 值为负值且显著），说明两点存在不相似关系。区域空间自相关值累加之和即全域空间自相关 Moran ’s I 值。
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 i i j y 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...3n i ij j i i i y W y N i n ρεεδ==+=∑ 式中 1 n ij j i W y =∑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() ()2 1,0,4u 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
空间统计分析实验报告 一、空间点格局的识别 1、平均最邻近分析 平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。 图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0
计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。 P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。 本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。 2、多距离空间聚类分析 基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离围的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。 本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。 从图中可以看出，小于3千米的距离，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。 图2 K函数聚类分析结果1
空间自相关 一、发展历程 1.1950年前后，Moran基于生物现象的空间分析将一维空间概念的相关系数推广到二维 空间，从而定义了Moran指数； 2.此后不久，Geary类比于回归分析的Durbin-Watson统计量提出了Geary系数的概念。 于是，空间自相关分析方法雏形形成。在地理学的计量运动期间，空间自相关分析方法被引入地理学领域。 3.此后数十年，经过广大地理学家的努力，特别是Cliff和Ord的有关工作，空间自相关 逐渐发展成为地理空间分析的重要主题之一，另一个突出的主题是Wilson的空间相互作用理论和模型。 4.在Moran指数和Geary系数的基础上，Anselin发展了空间自相关的局部分析方法，Getis 等提出了基于距离统计的空间联系指数。特别是Moran散点图分析方法的创生，代表着空间自相关分析的一个显著进步。 二、基本理论 空间自相关是空间依赖的重要形式，是指研究对象的空间位置之间存在的相关性，也是检验某一要素属性值与其相邻空间要素上的属性值是否相关的重要指标，通常分为全局空间自相关与局部空间自相关两大类。运用空间自相关技术时，首先生成空间权重矩阵，确定各空间单元的权重，再根据各单元的属性信息进行空间自相关分析。 在地理统计学科中应用较多，现已有多种指数可以使用，但最主要的有两种指数，即Moran的I指数和Geary的C指数。在统计上，透过相关分析(correlation analysis)可以检测两种现象(统计量)的变化是否存在相关性，例如：稻米的产量，往往与其所处的土壤肥沃程度相关。如果这个分析统计量是不同观察对象的同一属性变量，就称之为「自相关」（autocorrelation）。因此，所谓的空间自相关（spatial autocorrelation）就是研究「空间中，某空间单元与其周围单元间，就某种特征值，透过统计方法，进行空间自相关性程度的计算，以分析这些空间单元在空间上分布现象的特性」。 基于自相关分析法的基本原理，若某一变量在空间上不属于随机分布，呈现一定的规律性，那么该变量就存在空间自相关。局部自相关可以用来测算区域内地理单元产业集聚与扩散状态、分析区域经济集聚区具体地理分布，符合产业集群在空间聚集方面的条件及功能区域划定的思路。 三、理论模型重构 （一）空间权重矩阵：确定采用邻接规则和距离规则２种； （二）全局空间自相关分析： 全局空间自相关主要探索属性数据值在整个区域的空间分布特征，通过对Global Moran’s I值的全局空间自相关统计量的计算，分析区域总体的空间关联度和空间差异程度，计算公式如下：
基于空间自回归模型的中长期负荷特性分析及预测 摘要 - 本文利用空间自回归模型，对电力需求和国内生产总值之间的空间特征进行了分析。建立了将电力需求之间的空间特征考虑在内的预测组合模型。仿真结果显示了电力需求和国内生产总值之间有明显的空间相互依存性，并且两者之间在空间的相互依赖性很强。预测结果表明，本文中建立的预测组合模型的误差很小。另外，本文提出的组合模型因其适应性较强，是一种有效的预测方法。 关键词——电力需求；负荷预测；空间自回归模型；莫兰 一．引言 对负荷的特点和中长期负荷预测的研究对电力系统是非常重要。在电力市场中，做好特性分析与负荷预测，特别是中长期负荷，直接关系到电网的经济利益 针对时间相关性的电力需求及其影响因素的研究的方法早已提出，研究结果之间的时间相关性，旨在表明电力需求和它的因素之间的关系是非常强烈。但随着理论研究的发展，越来越多的论文指出，根据空间依赖变量的空间计量经济学的研究表明，经济和文化发展是密切相关的。电力需求和使用之间的统计年鉴数据在中国 30 个省的 GDP 之间的依赖关系。莫兰的结果我显示电力需求与国内生产总值的 30 个省市之间的空间强烈依赖关系。空间自回归模型的研究关键在于探讨是否存在变量之间的空间相关性。对空间的依赖研究引起的广泛关注，是因为其采用空间自回归计算模型是很合理的。采用空间自回归模型，灰色模型和BP 神经网络模型的建立与空间相关性的组合。 二．空间自回归模型 A.空间自回归模型 一个空间自回归模型的一般规范是规范相结合的空间自回归因变量之间的解释变量和空间自回归干扰。对于一阶过程中，该模型是由： 1y y ρωχβμ=++ 2μλωε =+ (1) () 20,,n εσ≈N I 其中Y 是(1)N ?）对因变量的观测向量，X 的 ()N K ?包含的解释变量的设
实验12 向量自回归模型 【实验目的】通过本实验，使学生掌握向量自回归模型(V AR)的分析方法；能够较熟练利用Eviews,以及实际数据，针对现实问题进行向量自回归模型(V AR)分析。 【实验内容】根据中国GDP、宏观消费与基本建设投资等实际数据，建立向量自回归模型，并根据建立的模型进行分析。具体内容为： (1) V AR模型估计。 (2) V AR模型最佳滞后期的选择。 (3) V AR模型的稳定性检验。 (4) V AR模型残差检验。 (5) Granger因果性检验。 (6) 脉冲响应分析。 (7) 协整性检验。 (8) 建立VEC(向量误差修正)模型。 【实验步骤】 步骤一、数据处理 1.原始数据为国内生产总值GDP、消费总量CONS、基本建设投资INVES。 2. 为消除通货膨胀的影响，用价格指数进行调节，选择了定基价格指数（1997=1），并用三个时间序列分别除以价格指数，调整之后的序列分别命名为GDPP，CONSP，INVESP。3．三个数据变动幅度较大，为了减少可能存在的异方差性和自相关性影响，对三个序列取对数，取对数的数据序列分别命名为LNGP，LNCP和LNIP。数据如图1 图1 LNGP，LNCP和LNIP数据图 步骤二、建立V AR模型 1．在work file文档界面下，点击快捷键quick，会出现quick菜单，在quick菜单中选择估计V AR（estimate V AR）项，选择方法如图2。
图2 估计V AR选择方法 2．V AR模型设置。在V AR模型设置选项中（basics），有五个基本选项，（1）V AR类型（V AR Type）。包含无约束无约束V AR（Unrestricted V AR）和向量误差修正模型（Vector Erroe Correc）两个选项。本实验选择在V AR类型（V AR Type）选择无约束V AR（Unrestricted V AR）。 （2）样本时间范围。设定样本数据的时间范围。本实验选择1953年到1997年。 （3）模型中包含的内生变量（Endogenous Variables）。V AR模型包含的内生变量。本例在内生变量中（Endogenous Variables）输入Lngp，lncp，lnip）。 （4）内生变量滞后期区间（lag intervals for Endogenous ）。设置V AR模型中各变量的滞后区间。本案例在变量滞后期框中输入“1 3”，表明建立的模型最大滞后期是3期。 （5）外生变量（Exogenous Variables）。V AR模型中包含的外生变量。在外生变量框中（Exogenous Variables）输入常数项C。 设置结果如图3
%风速时程模拟自回归法空间20个点-AR模型 %自回归模型阶p＝4，模拟空间20个点，时间步长ti＝0.1，频率步长f＝0.001， %空间相干系数采用与频率无关的shiotani相关系数,脉动风速谱为Davenport谱 clear tic k=0.005; v10=25; n=0.001:0.001:10; xn=1200*n./v10; s1=4*k*25^2*xn.^2./n./(1+xn.^2).^(4/3); %Davenport谱 %产生空间点坐标 for i=1:20 x(i)=5+i； z(i)=8+i; end %求R矩阵 syms f R0=zeros(20); for i=1:20 for j=i:20 H0=inline('(4*1200^2*f*k)./(1+(1200*f/v10).^2).^(4/3)','f','k','v10'); k=0.005; %地面粗糙度长度 v10=25; R0(i,j)=quadl(H0,0.001,10,0.001,0,k,v10); R0(j,i)=R0(i,j); end end R1=zeros(20); for i=1:20 for j=i:20 H1=inline('(4*1200^2*f*k).*exp(-sqrt(dx^2/50^2+dz^2/60^2)).*cos(2*pi*f* ti)./(1+(1200*f/v10).^2).^(4/3)','f','k','dx','dz','ti','v10'); k=0.005; ti=0.1; %时间步长 v10=25; dx=x(i)-x(j); dz=z(i)-z(j); R1(i,j)=quadl(H1,0.001,10,0.001,0,k,dx,dz,ti,v10); R1(j,i)=R1(i,j); end
重点生态功能区域土地利用结构特征研究 ——以万安县为例1研究意义 论文研究区域万安县属于重点生态功能区，针对这一主体功能定位，研究其土地利用现状、结构特征，诊断存在的问题，探讨推进形成主体功能区的合理土地利用方式，将有助于土地资源更好地保护与节约、集约利用，同时为进一步厘清重点生态功能区土地利用特征及方向提供可供参考的案例，因而本论文的研究具有极其重要的理论意义和实践价值。 2国内外研究现状及问题 虽然国内外不同学者从不同角度对土地利用结构的理论、方法进行了研究,在相关研究理论和方法方面均取得了很大的突破。但大多数学者对土地利用结构特征研究主要集中在全国、省级、市和地区级以及城市等几个区域尺度层次,县级尺度研究成果相对较少,并且国家重点生态功能区是最近才提出的概念，所以在这方面的研究更少。近年来,随着3S技术的不断革新,为区域土地利用结构特征的定量研究提供了很好的借鉴。但是土地利用结构是一个复杂的人工耦合系统,其形成过程不仅受到自然因素的影响,在很大程度上还受到各种人文因素的影响。因此,不能仅以某一种手段、方法对复杂区域的土地利用结构特征进行研究,而应从区域的土地利用数量结构特征、空间结构特征以及影响因素出发,结合一定的计量地理模型和数量统计分析方法对其进行综合研究,总结出区域土地利用结构特征的研究方法和技术体系。 3研究思路 本文以重点生态功能区万安县为例，基于该县2012年的土地利用变更数据、土地利用现状图及其相关社会经济统计数据，建立以行政村为研究单元的土地利用数据库，在此基础上，首先运用数据分析、统计分析等定量工具考察就万安县土地利用结构的基本特征，结合ArcGIS等空间分析工具，SPSS、DEA等数据处理软件，剖析万安县土地利用的数量结构特征、空间结构特征及其成因。主要内容如下： （1）绪论 介绍论文所研究问题的背景、目的和意义,简要地叙述国内外相关领域的研究概况,并概括论文的主要研究内容、技术路线、研究方法和数据来源等。对土地利用、土地利用分类与类型以及土地利用结构等相关概念进行界定。 （2）研究区概况
空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。 空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据 属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量 属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。 空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。 生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。（给定尺度下不同的单元组合方式） 空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。 空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。 空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。 ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。 常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图 主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。 空间点模式：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。 茎叶图：单变量、小数据集数据分布的图示方法。 优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。缺点是无法指定图形组距，对大型资料不适用。茎叶图制作方法：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等；②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列；③由第一行数据，在对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐（叶之间的间隔相等）。 箱线图&五数总结 箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数：Q1③中位数④上四分位数：Q3⑤最大值。分位数差：IQR = Q3 - Q1 3密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。 应用不同带宽生成的100个服从正态分布随机数的核密度估计。 空间点模式：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。 空间模式的三种基本分布：1）随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率相同，某点的存在不影响其它点的分布。又称泊松分布 2）均匀分布：个体间保持一定的距离，每一个点尽量地远离其周围的邻近点。在单位(样方)中个体出现与不出现的概率完全或几乎相等。