geoda工作手冊11-20章云圖投影到一個面上如圖10.11是旋轉(zhuǎn)后立方體選中

方體。移動變量名右邊和下邊的滑塊，沿這一軸改變選擇框的大小。如圖10.12，選擇框會隨著滑方體，更好的體會你的選擇框在3D空間的位置。圖10.12設(shè)置3D圖形狀選 圖10.13在3D圖中移動選擇形3D散點圖與所有其它地圖和圖表是的。然而，進行選擇的更新與2維情況下稍有不同。與它方面，刷光功能與23的位置。10.4

BOSTON(boston.shp，ID)3D(CMEDV)和其它變量之間的關(guān)系。例如，考慮在條件散點圖中由地理位置(XY)決定的房屋價格與著刷光由地區(qū)質(zhì)心創(chuàng)建的Thiessen多邊形地圖。練習(xí) ESDA基礎(chǔ)與地理可視制圖和地理可視化。更高級的方法在練習(xí)12中論述。會使用BUENOSAIRES數(shù)據(jù)集演示基本制圖功能，包含了阿根廷議會在BuenosAires(Argentine)市209個地區(qū)1999年國家結(jié)果1。圖11.1BuenosAires數(shù)據(jù)底1有關(guān)數(shù)據(jù)的更詳細的談?wù)摷罢鎸嵄尘翱蓞⒖糃alvoandEscobar(2003)選擇變量APR99PC(中右黨APR結(jié)果，“ActionporlaRepublica”)，如圖11.3，點擊OK即產(chǎn)生一幅地圖。圖11.4所示的百分位圖強調(diào)了非常小值(最低百分位)和非常高值(最高百分位)類與箱圖中所用的是完全相同的。從Map菜單或在地圖中右擊(圖11.5)調(diào)用箱地圖功能。在當(dāng)前地圖中右擊(或先創(chuàng)建一幅底圖)，選擇ChoroplethMap>BoxMap>Hinge=1.5產(chǎn)生變量選擇框(見圖11.3)。仍然選擇APR99PCOK，產(chǎn)生一個箱地圖，如圖11.6所示。11.57.3hinge=1.5，選

統(tǒng)計地圖是高亮顯示地圖中值的第三種方法。GeoDa生成一種圓圈統(tǒng)計地圖，原始的空間將打開一個變量選擇框(見圖11.3)。選擇APR99PC創(chuàng)建統(tǒng)計地圖，如圖11.9。統(tǒng)計地圖以不Improvecartogramwith…>1000iteratives11.10統(tǒng)計地圖在正常的模式到所有的其它地圖和圖表。這對建立觀測值的真實空間布局和統(tǒng)ChoroplethAL99PCTURN99PC換一個，利用rosas2001.shp樣本數(shù)據(jù)集(關(guān)鍵字為ID)中的在位于Argentina的Cordoba精1705BV(即低有機質(zhì)顯示器)建立百分位圖。比較兩者暗含的模式。你也為N制圖，但你有何發(fā)現(xiàn)？練習(xí) 高級我們繼續(xù)使用BUENOSAIRES樣本數(shù)據(jù)集。如果它不是當(dāng)前項目，關(guān)閉所有窗口，載入文件buenosaires.shpINDRANO。GeoDa12.112.1以在任意時刻點擊Pause停止，如圖12.3。點擊Reset會清除所有被選多邊形，開始一個空白的底圖。你可以用滑塊(SpeedControl)改變的速度：向左移動滑塊會增加速度 一旦暫停，它可以用>>(或<<)一次前進(或后退)一個觀測點。在后一階段地圖的動畫處理中會涉及，如圖12.4。地圖動畫的目的就是評估相似值位于相近位置的程度。例如在圖12.3和12.4中，AL99PC低值系的變量(以ranz為開始的變量)。條件地圖是10.2部分的條件圖的一種特殊情況。如前(見圖10.1)開始條件圖的功能，在視圖9的漸變顏色。漸變顏色顯示于圖的頂部，指示變量TURN990CBuenosAires(APR99PC，AL99PC，TURN99PC)，評估它們顯示出相似或?qū)?yīng)地理模式的程度?；蛘撸匦麓蜷_rosas2001.shp谷物產(chǎn)量樣本，或練習(xí)11中你用過的其它練習(xí) 從菜單Map>Smooth>RawRate選擇這能，如圖13.2。或者在窗口中右擊底圖，選擇Smooth>RawRate。現(xiàn)在還沒有相應(yīng)的工具按鈕來制作比率地圖。13.4。默認(rèn)為百分位地圖，但在本例中并不適用于比率的內(nèi)在差異不穩(wěn)定性，這種情況有可能是一種假象。我們回到練習(xí)14。圖13.3選擇事件和基礎(chǔ)變 圖13.4選擇比率地圖類13.8。 13.7保存比率的變量的比值。GeoDa以過度地圖(ExcessRisk)作為Map>Smooth功能的一部分(見圖13.9)。從Map菜單選擇這能，或在任一底圖右擊選擇Smooth>ExcessRisk。在變量選擇框中，再一次用LFW68為事POPFW68作為基數(shù)(如13.3)。點OK，產(chǎn)生地圖如13.10所示。地圖中的圖例分類為硬編碼，用藍色調(diào)表示程度低于州平均值的縣(過度比<1)，紅色調(diào)表示程度高于州平均值的縣(過度比>1)13.524。 第一次可能會使你出錯(throwoff)的特點是這種地圖的類型是硬編碼，正常的地圖選項(如圖13.4中的箱地圖，百分位地圖)是可能忽略的。為創(chuàng)建一幅熟悉的過度比率(或標(biāo)準(zhǔn)率)地圖類型，你必須首先將計算的比率添加到數(shù)據(jù)表中。在地圖中右擊，選擇SaveRates，如圖13.6所示。但是，在這一次，提示的新變量名為R_Excess，如圖13.11。點擊OK添加過度比率到，如圖11.12所示。率箱地圖(R_Excess13.5的箱地圖來比較。圖13.11保存標(biāo)

圖13.13過 56個Scottish地區(qū)著名的數(shù)據(jù)集中包含的唇癌率(scotlip.shp，關(guān)鍵字為CODENO)，或100個NorthCarolina縣（sids.shp，關(guān)鍵字為FIPSNO）的SIDS數(shù)據(jù)。案數(shù)據(jù)集和Buenosaires選練習(xí) FIPSNO重，與處于的潛在人口成比例的權(quán)重。簡單說，小縣（處于的人口少）的比率將會變化較現(xiàn)如前面的比率地圖相同的變量選擇框，如圖14.2。14.1經(jīng) 圖14.2經(jīng)驗事件和基數(shù)變量選選擇LFW68作為事件，POPFW68作為基數(shù)，選擇BoxMap，Hinge＝1.5，如圖14.2所示。點擊OK，出現(xiàn)圖14.3左邊面板所示的平滑后的箱地圖。將其與圖13.5中原始箱地圖相比較。注意平滑后原來的離群值已經(jīng)不是離群值，但Hamilton成為新的離群值（在西南角13RLFW68（如果那時沒有保存比率變量，創(chuàng)建一幅原數(shù)據(jù)箱圖，隨后頭所示，它在原始比率地圖中大約75%的位置。，或從菜單Tools>Weights>Create調(diào)用此功能（144。14.4空間權(quán)重創(chuàng)建功能（一個文件擴展GWT將會加入到程序中在下拉列表中為ID變量選擇FIPSNO。保留DistanceWeight下所有選項為默認(rèn)值（程序?qū)捎嬎憔嚯x所需的Ohio各縣質(zhì)心。最后，選擇K-nearest近鄰前的單選按鈕，近鄰數(shù)改為8。14.5框點擊Create開始創(chuàng)建過程，當(dāng)進度條（在shp->gwt窗口中的藍色條）完成點擊Done。你現(xiàn)在有Selectfromfile（14.7）OK 圖14.6打開空間權(quán)重功 圖14.7選擇空間權(quán)重Rate，如圖14.8。如果現(xiàn)在沒有載入空間權(quán)重文件這時會出現(xiàn)一個錯誤消息。如果一切良好，在對14.8空間比率平滑功能如練習(xí)13，進一步探索Ohio州肺癌數(shù)據(jù)中不同類別和/或年代原始比率與平滑后比率在空間模練習(xí)15 Rook打開樣本數(shù)據(jù)開始本次練習(xí)，它包含了Sacramento，CA403個人口區(qū)域的人口變圖15.1Sacramento人 圖15.1Sacramento人 擊相應(yīng)的工具條按鈕來打開這能。15.2權(quán)重創(chuàng)建功能產(chǎn)生一個框，需要指定相關(guān)的選項。首先是輸入文件的文件名（對于鄰接性sacrook，如圖15.3所示。一個文件擴展GAL會被程序加入到權(quán)重文件中。指定關(guān)鍵字變量很重要圖15.3權(quán)重創(chuàng)建Create15.5，顯示處理完成的時間（這會在很短的時間里完成。點擊Done結(jié)束這一過程（見圖15.5）回到標(biāo)準(zhǔn)界面。15.4Rook15.5GALGAL格式空間權(quán)重文件是一個簡單的文本文件，可以用任一文本編輯器或文字處理器（確保能為文件文件來修改Sacramento人口區(qū)POLYID為關(guān)鍵字sacrook.gal15.6O（將來要使用的標(biāo)志，觀測點數(shù)目，（Sacramento（POLYID15.6GAL注意，如果文件與權(quán)重文件不在同一下，GeoDa（FIPS代碼 指示“4”。這些鄰居的關(guān)鍵字變量的值（POLYID）在第二行列出。在表格中選擇這些區(qū)域（用click，Rook標(biāo)準(zhǔn)會清除Cornor鄰居，如在通常情況下沒有完整邊界的區(qū)域。這些位置將被包括在Queen標(biāo)準(zhǔn)中，在15.4部分會談到。15.8圖15.9權(quán)重屬性結(jié)果直方圖如圖15.10，位于Sacramento地區(qū)底圖的旁邊。直方圖用鄰居數(shù)量（圖例所示）描15.10為顯示島狀地區(qū)的連接性結(jié)構(gòu)，載入數(shù)據(jù)集中56個Scottish地區(qū)（載入scotlip.hp，關(guān)鍵字為CODENO，創(chuàng)建一個rook鄰接性文件（如scotrook.gal。建立連接直方圖選擇最左邊的條塊，對應(yīng)于0個鄰居（島狀。圖如15.11所示，在數(shù)據(jù)集中有三個島狀區(qū)域。15.11鄰接性直方圖中的島狀區(qū)域QueenqueenRookTools>Weight>Create(見圖15.2)產(chǎn)生一個權(quán)重創(chuàng)建框，圖15.12所示選擇sacramentot2.shpw作為輸入文件，指定sacqueen為輸出文件名。確定設(shè)置ID變量為POLYID。選擇QueenContiguity旁的單選按鈕，如圖15.12所示，點擊Create。與前面相同的進度條會出現(xiàn)（圖15.5。點擊Done15.12Queen比較Sacramento數(shù)據(jù)的Rook和Queen標(biāo)準(zhǔn)的鄰接性結(jié)構(gòu)。這兩個直方圖顯示于15.13。單擊rook標(biāo)準(zhǔn)中5個鄰居相對應(yīng)的條塊，注意queen標(biāo)準(zhǔn)的分布有5個或的鄰居。在地圖中查看選

15.14二次rook（cumulative，一次rook鄰居15.15Purerook

在樣本數(shù)據(jù)集中利用任何的多邊形文件練習(xí)創(chuàng)建rook和queen鄰接性權(quán)重和高次權(quán)這些操結(jié)構(gòu)，使用功能查找地圖中被選中位置的鄰居數(shù)量。練習(xí) 打開Boston房屋樣本數(shù)據(jù)（輸入boston.shp，關(guān)鍵字為ID），載入506個人口區(qū)的質(zhì)心文件開下進行，可以直接利用Tools菜單。在一個項目中，也可能使用兩樣（圖15.2）的方法，或點擊工具16.1Boston選擇Tools>Weight>Create來打開權(quán)重創(chuàng)建框，如圖16.2。輸入文件為boston.shp，空間權(quán)重文件名為bostondist（程序會打開一個GWT文件擴展ID為ID變量。然后，到關(guān)于Distance點以經(jīng)度和緯度表示，你需要選擇<ArcDistance>選項。16.2框16.3指定門檻（Threshold）Create16.4Done（standardinterface16.4創(chuàng)建GWT16.5GWT16.5bostondist.gwt15.6，每holder并不是空間權(quán)重值。在當(dāng)前版本中，GeoDa并不產(chǎn)生權(quán)重值，只考慮鄰居是否存在鄰居關(guān)系。 謹(jǐn)慎，使用k-nearest鄰近權(quán)重也許會更合適。16.6基于距離權(quán)重連接性來創(chuàng)建權(quán)重。當(dāng)進度條顯示結(jié)束時，點擊Done按鈕返回主界面。圖16.7最近鄰權(quán)重或者相查看權(quán)重屬性。連接性直方圖并沒有太大的意義，如圖16.8，但它顯示每個位置有6個鄰居。這不是很有用，但保證鄰居數(shù)量的正確性是有用的，因為GeoDa中沒有空間權(quán)重文件的元數(shù)據(jù)。16.8最近鄰連接屬性的30個空氣質(zhì)量監(jiān)測點，或baltimore.shp點文件（關(guān)鍵字為STATION）中211個房屋銷售?；蛘撸榭炊噙呅挝募哪J(rèn)特征。例如，利用ohlung.shp多邊形文件中Ohio88個縣（FIPSNO）來創(chuàng)建距離束和K最近鄰權(quán)重。練習(xí) GeoDa的特色，但在一些情況下，明確地計算空間滯后變量是很有用的。例如，如果想要在其它統(tǒng)計軟件包中使用這些變量，將是很容易的。空間滯后計算是GeoDa中Table功能的一部分（見練習(xí)3，特別是3.4部分。載入Sacramento，CA的403個人口區(qū)的樣本數(shù)據(jù)（sacramentot2.shp，關(guān)鍵字為POLYID。底圖如圖15.1所示。的工具條按鈕上點擊。在權(quán)重框中指定sacrook.GAL作為文件名，如圖17.2所示。17.117.2選擇空間權(quán)重文件點擊3 如圖17.4。在最左邊的文件框中輸入W_INC，如圖17.5，保留默認(rèn)的權(quán)重文件，選擇HH＿INC（人17.3數(shù)據(jù)表計算選項17.4表格中的空間滯后計算 17.6對于鄰接權(quán)重文件，如sacrook.GAL，空間滯后變量等于相鄰單元的簡單平均值。Moran散點圖是一幅變量為X軸，空間滯后為Y軸（詳見18.2.2部分）的圖。因為剛剛計算的空間滯后可以立即用于任何分析，所以你可以在規(guī)則散點圖中，用空間滯后W＿INC和X軸變量HH＿INC手工建立一幅Moran散點圖（8.2部分17.7回歸直線的斜率是HH＿INC以rook鄰接權(quán)重定義計算的Moran'sI的統(tǒng)計量（statistic。自由提前運行，按照18.2.2的指導(dǎo)（但替換為相關(guān)的Sacramento數(shù)據(jù)和權(quán)重）查看這一情況屬實。當(dāng)然，因為圖17.8并不是一個非空間散點圖，它不包括評估Moran's意義的方法。練習(xí) 本練習(xí)開始演示單變量和Moran準(zhǔn)備工結(jié)果如圖18.1所示。為能夠比較“原始”數(shù)據(jù)的散點圖和練習(xí)20中EB標(biāo)準(zhǔn)比率散點圖，要確保在數(shù)據(jù)集中有原始數(shù)據(jù)的變量。如果你以前沒有計算過，一個簡單的方法就是創(chuàng)建一幅箱地圖，在菜單中用Map>Smooth>RawRate。選擇Cancer為事件，Pop為基數(shù)變量，如圖18.2所示。確保設(shè)定地圖類型為箱地圖。點擊OK，產(chǎn)生地圖如圖18.3所示。留變量名為默認(rèn)的R_RAWRATE。最后，確保有一個Scottish地區(qū)文件的空間權(quán)重文件。在本例中，使用5最近鄰。如果你面的練習(xí)中沒有創(chuàng)建一文件，就創(chuàng)建這樣一個文件，文件名為scot5k.GWT。Moran散點圖Space>UnivariateMoran(選擇R_RAWRATE作為變量，點擊OK。然后選擇scot5k.GWT作為權(quán)重文件。在圖18.6中，顯示了空間權(quán)重文件中需要為被指定的情況(如從文件選擇)。如果這個文件已經(jīng)被打開，框會稍有20.3)OKMoran18.7框2圖的頂部所列的值0.4836是Moran'sI統(tǒng)計量。因為此圖是一種特殊的散點圖，可以應(yīng)用ExcludeSelectedOptions樣的方式刷光Moran散點圖。 在散點圖中右擊調(diào)用選項菜單來開始推斷計算，如圖18.10Randomization>999permutations，產(chǎn)生直方圖，如圖18.11所示。 計值為0.4836，理論平均值為E[I]=-0.0182，經(jīng)驗分布的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。在圖18.11中，這些值分別是-0.0191和0.0659(這些值取決于特定隨機序列，序列之間稍有不同)。點擊Run按鈕，評估結(jié)序列，如99，將會有非常大的差別。注意：最顯著的P-level直接取決于序列的數(shù)目。例如，對99序列，p=0.01，對999序列，p=0.001。一些樣本數(shù)據(jù)適合于進行空間自相關(guān)的比率分析，允許(allowing20EBBuenosaires.shpBuenosAires209INDRANO)是一個政治科學(xué)的下例子，練習(xí) LISA基關(guān)鍵字為FIPSNO)。底圖如圖19.1。你將會需要一個空間權(quán)重文件。如果你還沒有制作權(quán)重文件，在開始分析前創(chuàng)建一個rook權(quán)重文件(取名為stlrook.GAL)。從菜單選擇Space>UnivariateLISA(如圖19.2)，或點擊相應(yīng)的工具按鈕，開始LocalMoran功能。將會出現(xiàn)一個熟悉的變量選擇框。為變量選擇HR8893，如圖19.3。然后選擇OK，將出現(xiàn)一個權(quán)重選擇框。指定權(quán)重文件stlrook.GAL，如圖19.4，繼續(xù)點擊OK。最后一步，出現(xiàn)結(jié)果選項 框，如圖19.5所示。LISA顯著性地如圖19.6所示的顯著性地圖用不同的綠色陰影(在圖例中給出了相應(yīng)的p值)顯示了顯著的局部是9999序列的運行結(jié)果，避免對特定隨機性的太多的敏感性)。我們轉(zhuǎn)到19.3部分的打斷。注意結(jié)果高于0.05)。LISA地縣，查看它們在Moran其它LISA結(jié)果圖另一個結(jié)果是所有觀測點的局部Moran統(tǒng)計分布箱地圖。這主要是專業(yè)(technical被一些少數(shù)很大的值所控制(如圖19.8)，總體顯示會具有性，或?qū)σ恍┯^測點非常敏感。從高值到低值刷光箱地圖，在地圖中定位這些相應(yīng)的縣。注意局部Moran正值可能與高高及低低模式相保存LISA統(tǒng)計

擇Option>SaveResults。出現(xiàn)一個框，建議為局部Moran統(tǒng)計值的變量名或LisaIndices(CL_HR8893)，顯著位置的類型(CL_HR8893)，序列程序(