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大小:25.1M更新:2020-05-11
类别:行业软件系统:WinAll
GeoDa是一款开源免费的空间数据分析软件,这款软件适用于区域经济学、法学、政治学等社会学科,以及医学、地理学等领域,软件支持时空数据,支持包括Nokia和Carto提供的底图显示,均值比较图表,散点图矩阵,非参数的空间自相关图,以及灵活的数据分类方法。
GeoDa是一个免费、开源的空间数据分析软件。 通过探索和建模空间模式,GeoDa向用户提供了全新的空间数据分析视角。
GeoDa是由 Luc Anselin 博士和其团队开发的. 该程序提供了友好的用户界面以及丰富的用于探索性空间数据分析(ESDA)的方法,比如空间自相关统计(spatial autocorrelation statistics)和基本的空间回归分析(spatial regression analysis)。
从2003年2月GeoDa发布第一个版本以来, GeoDa的用户数量 成倍的增长。截止2017年6月,GeoDa的用户数量已经超过了20万。 包括哈佛,麻省理工、康奈尔等著名大学都在实验室中安装并使用GeoDa软件。GeoDa软件得到了用户和媒体广泛的好评,被称之为“一个非常重要的分析工具”,“一款制作精良的软件”,有着“激动人心的进展”。
1、软件界面
打开软件界面如下:
2、打开shp文件,导入columbus.shp文件,界面为:
导入columbus.shp文件,具体步骤如下: 打开Geoda软件,点击file—open—选择文件—shapefile—对应的shp文件
打开之后界面为:
3、导入对应表格数据
导入数据,对应步骤为:Table—merger table data
对应数据为:
3、创建权重矩阵
创建权重矩阵,点击Weight Manger,再点击Tool—Create, weights file ID variable(其中包含的数值要唯一),或者 add ID variable.选择计算的距离方式
4、接下来Space--Univariate Moran’s I
接下来Space--Univariate Moran’s I
点击OK,得到结果图
进一步的,我们对区域Moran指数进行可视化分析(LISA),以求其更加直观清晰的展现出地区局部自相关关系: Space——Local Univariate Moran's I——Cluster Map(集聚地图)和Significance Map(显著性地图)
5、Moran’s I检验的P值
计算结果查看(P值为0.001<0.05),0.006的意思是蒙特卡洛模拟999次和真实分布1次所有moran‘I中,真实分布的moran'I在一千个中排名第1。
6、OLS模型估计
7、SEM/SAR模型估计
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