Geoda空間自相關(guān)分析

Geoda空間自相關(guān)分析是一款免費(fèi)、開源的空間數(shù)據(jù)分析軟件，內(nèi)置了很多現(xiàn)成的模板，GeoDa制作專題圖要比QGIS簡(jiǎn)單，為用戶提供了非常實(shí)用的空間自相關(guān)分析功能，應(yīng)用范圍非常之廣泛，非常適合適用產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、法律學(xué)、社會(huì)學(xué)等社會(huì)學(xué)科,及其醫(yī)藥學(xué)、生態(tài)學(xué)等行業(yè)用戶使用；集成了眾多的空間相關(guān)算法，可以進(jìn)行聚類和空間分析，小編為大家?guī)?lái)的是中文版本，喜歡的朋友不要錯(cuò)過(guò)了哦！

Geoda介紹

geoda通過(guò)探索和建?？臻g模式，geoda可以為使用者帶來(lái)了全新的空間數(shù)據(jù)分析視角。

geoda是由 luc anselin 博士和其團(tuán)隊(duì)開發(fā)的. 該程序提供了友好的用戶界面以及豐富的用于探索性空間數(shù)據(jù)分析(esda)的方法，比如空間自相關(guān)統(tǒng)計(jì)(spatial autocorrelation statistics)和基本的空間回歸分析(spatial regression analysis)。

從2003年2月geoda發(fā)布第一個(gè)版本以來(lái)， geoda的用戶數(shù)量 成倍的增長(zhǎng)。截止2017年6月，geoda的用戶數(shù)量已經(jīng)超過(guò)了20萬(wàn)。 包括哈佛，麻省理工、康奈爾等著名大學(xué)都在實(shí)驗(yàn)室中安裝并使用geoda軟件。geoda軟件得到了用戶和媒體廣泛的好評(píng)，被稱之為“一個(gè)非常重要的分析工具”，“一款制作精良的軟件”，有著“激動(dòng)人心的進(jìn)展”。

geoda最新發(fā)布的版本是1.20。新版本包含了很多新的功能，比如：?jiǎn)巫兞亢投嘧兞康木植縢eary聚類分析，集成了經(jīng)典的（非空間）聚類分析方法（pca，k-means,hierarchical聚類--詳細(xì)請(qǐng)參考hoon et al's 2013 "c clustering library"）。同時(shí)geoda也支持更多的空間數(shù)據(jù)格式，支持時(shí)空數(shù)據(jù)，支持包括nokia和carto提供的底圖(basemap)顯示，均值比較圖表(averages charts)，散點(diǎn)圖矩陣(scatter plot matrices)，非參數(shù)的空間自相關(guān)圖(nonparametric spatial autocorrelation--correlogram)，以及靈活的數(shù)據(jù)分類方法(flexible data categorization)。

Geoda空間自相關(guān)分析亮點(diǎn)

空間回歸分析(spatial regression analysis)

空間自相關(guān)統(tǒng)計(jì)(spatial autocorrelation statistics)

單變量和多變量的局部Geary聚類分析

（非空間）聚類分析方法（PCA）等

Geoda空間自相關(guān)分析安裝步驟

因?yàn)橄螺d的是中文版安裝包，所以選擇簡(jiǎn)體中文即可。

記得一路都選擇簡(jiǎn)體中文。

一直下一步，點(diǎn)擊安裝即可。

完成之后，開始中打開geoda，會(huì)發(fā)現(xiàn)是中文界面，省事兒不少。

Geoda空間自相關(guān)分析特色

geoda支持更多的空間數(shù)據(jù)格式

引入gdal軟件庫(kù)后，geoda目前可以支持多種矢量數(shù)據(jù)格式，包括：esri shapefile, esri geodatabase, geojson, mapinfo, gml, kml等。 同時(shí)geoda也能從表格數(shù)據(jù)(如：.csv, .dbf, .xls, .ods)中通過(guò)制定坐標(biāo)數(shù)據(jù)（x，y或者經(jīng)緯度）來(lái)創(chuàng)建點(diǎn)空間數(shù)據(jù)。 geoda也能讓用戶將感興趣的、選中的數(shù)據(jù)另存為一個(gè)新的矢量數(shù)據(jù)。

通過(guò)相互關(guān)聯(lián)的地圖和圖表探索統(tǒng)計(jì)結(jié)果

與在地圖中可視化原始數(shù)據(jù)的程序相比，geoda 側(cè)重于通過(guò)鏈接的地圖和圖表探索統(tǒng)計(jì)測(cè)試和模型的結(jié)果。

探索多種空間數(shù)據(jù)分類

應(yīng)用一個(gè)新的類型在線編輯器，大家可以探索結(jié)論對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化閥值變動(dòng)的比較敏感水平。在這里實(shí)例中，標(biāo)準(zhǔn)投射（右）里的閥值根據(jù)可以從類型在線編輯器（左）中調(diào)節(jié)的類型。
時(shí)光運(yùn)作模式
您現(xiàn)在可以在新時(shí)長(zhǎng)在線編輯器中跨時(shí)間范圍對(duì)同一自變量開展分類，以探索跨空間與時(shí)間的統(tǒng)計(jì)分析方式。隨后使用時(shí)長(zhǎng)播放軟件探索隨著時(shí)間的推移主視圖變動(dòng)的結(jié)論。
加上包含nokia和cartodb所提供的背景圖(basemap)
如果你的空間數(shù)據(jù)信息被投射（.prj文件），您現(xiàn)在可以將背景圖導(dǎo)入到一切地圖主視圖，包含聚類算法地圖，以得到更好的方位與地面真正結(jié)論。
時(shí)空數(shù)據(jù)的平均值較為
一個(gè)新的均值數(shù)據(jù)圖表較為了隨著時(shí)間和/或空間求平均數(shù)值，并檢測(cè)這種均值的差別是不是明顯。比如，最先挑選是要較為同一的時(shí)間內(nèi)選中觀測(cè)值與未選定觀測(cè)值的平均值，還是挺不一樣時(shí)間范圍的所有觀測(cè)值。一個(gè)基本上的前后/危害控制測(cè)試隨后說(shuō)明您得到的結(jié)果是不是隨著時(shí)間和空間轉(zhuǎn)變（使用f評(píng)估和差別中的差別檢測(cè)）。
檢驗(yàn)多元化空間關(guān)聯(lián)

散點(diǎn)圖引流矩陣容許您一次探索好幾個(gè)二元關(guān)聯(lián)性。在這里實(shí)例中，顯示舊金山選中、未選中以及所有警區(qū)的重歸直線斜率，以探索四種犯罪類型相互關(guān)系。
檢驗(yàn)隨時(shí)間變化在空間上集聚
應(yīng)用全局性或部分求微分moran?si檢測(cè)來(lái)決定給出的位置自變量隨時(shí)間變化是不是與其說(shuō)隔壁鄰居的自變量在數(shù)據(jù)分析上有關(guān)。比如，這一張當(dāng)?shù)?lisa)群集地圖顯示2002年至2008年期內(nèi)紐約少年兒童占比轉(zhuǎn)變比較大熱門話題（及其轉(zhuǎn)變比較小的涼點(diǎn)）。
單/多因素的空間聚類分析法
lucanselin(2017)近期用新空間關(guān)聯(lián)局部指標(biāo)值拓展了geary的c。這適用法國(guó)“社會(huì)道德統(tǒng)計(jì)分析”的經(jīng)典數(shù)據(jù)（guerry，1833年），以表明文盲率的明顯高和低空間市場(chǎng)集中度（下左圖）及其財(cái)產(chǎn)犯罪和文盲率的明顯關(guān)系（下圖）。
集成化經(jīng)典的信息聚類方法剖析空間數(shù)據(jù)信息
您現(xiàn)在可以投射幾類經(jīng)典非空間聚類算法技術(shù)性的方式，包含主成分分析法（下左圖）、k平均值（右上方）和層次聚類（右下方）。應(yīng)用和上例同樣的信息，下邊的地圖顯示財(cái)產(chǎn)犯罪、文盲率和自殺的當(dāng)?shù)厝杭?br /> 檢驗(yàn)空間關(guān)聯(lián)性界限閥值
當(dāng)鄰近正確的值不會(huì)再有關(guān)時(shí)，非參數(shù)空間自相關(guān)檢測(cè)（相關(guān)圖）如今適合于明確間距閥值。

以上便是WinWin7小編給大家分享的Geoda空間自相關(guān)分析！