計量地理學(xué)第三章統(tǒng)計分析方法趨勢面分析

計量地理學(xué)第三章統(tǒng)計分析方法趨勢面分析第1頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四§1地理要素間的相關(guān)分析§2地理要素間的回歸分析§3時間序列分析法§4系統(tǒng)聚類分析方法§5主成分分析方法§6馬爾可夫預(yù)測方法§7地理系統(tǒng)的空間趨勢面分析第2頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四§7地理系統(tǒng)的空間趨勢面分析一、空間趨勢面分析概述趨勢面分析用數(shù)學(xué)的方法，以數(shù)學(xué)模型來模擬（或擬合）地理數(shù)據(jù)的空間分布及其區(qū)域性變化趨勢的方法它實質(zhì)上是通過回歸分析原理，運用最小二乘法擬合一個二維非線性函數(shù)，模擬地理要素在空間上的分布規(guī)律，展示地理要素在地域空間上的變化趨勢。第3頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四趨勢面分析方法常常被用來模擬資源、環(huán)境、人口及經(jīng)濟要素在空間上的分布規(guī)律，它在空間分析方面具有重要的應(yīng)用價值。

趨勢面是一種抽象的數(shù)學(xué)曲面，它抽象并過濾掉了一些局域隨機因素的影響，使地理要素的空間分布規(guī)律明顯化。第4頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四通常把實際的地理曲面分解為趨勢面和剩余面兩部分，前者反映地理要素的宏觀分布規(guī)律，屬于確定性因素作用的結(jié)果；而后者則對應(yīng)于微觀局域，是隨機因素影響的結(jié)果。趨勢面分析的一個基本要求，就是所選擇的趨勢面模型應(yīng)該是剩余值最小，而趨勢值最大，這樣擬合度精度才能達(dá)到足夠的準(zhǔn)確性?？臻g趨勢面分析，正是從地理要素分布的實際數(shù)據(jù)中分解出趨勢值和剩余值，從而揭示地理要素空間分布的趨勢與規(guī)律。

第5頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四趨勢面的性質(zhì)與特點是一種光滑的數(shù)學(xué)曲面，它能集中地代表地理數(shù)據(jù)在大范圍內(nèi)的空間分布變化趨勢與實際上的地理曲面不同，它只是實際曲面的一種近似值。實際曲面包括趨勢面和剩余（或離差）曲面兩部分，即實際曲面＝趨勢面+剩余曲面第6頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四二、趨勢面分析的數(shù)學(xué)模型（一）趨勢面分析的數(shù)學(xué)原理設(shè)以Zi(xi，yi)表示某一地理特征值在空間上的分布。其中(xi，yi)為平面上點的坐標(biāo)。任一觀測點Zi可分解為兩個部分即式中：εi即為剩余值（殘差值）。顯然，當(dāng)（xi，yi）在空間上變動時,式就刻畫了地理要素的實際分布曲面、趨勢面和剩余面之間的互動關(guān)系第7頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四趨勢面分析的核心從實際觀測值出發(fā)推算趨勢面，一般采用回歸分析方法，使得殘差平方和趨于最小，即這就是在最小二乘法意義下的趨勢面擬合。

第8頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四用來計算趨勢面的數(shù)學(xué)方程式有多項式函數(shù)和傅立葉級數(shù)，其中最為常用的是多項式函數(shù)形式。因為任何一個函數(shù)都可以在一個適當(dāng)?shù)姆秶鷥?nèi)用多項式來逼近，而且調(diào)整多項式的次數(shù)，可使所求的回歸方程適合實際問題的需要。

第9頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四多項式方程作為趨勢面方程因為任何函數(shù)在一定范圍內(nèi)總可以用多項式來逼近，并可調(diào)整多項式的次數(shù)來滿足趨勢面分析的需要，一般來說，多項式的次數(shù)越高則趨勢值越接近于觀測值，而剩余值越小第10頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四（二）多項式趨勢面的數(shù)學(xué)模型第11頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四第12頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四（三）估計趨勢面模型的參數(shù)實質(zhì)根據(jù)觀測值zi，xi，yi（i=1,2,…,n）確定多項式的系數(shù)a0，a1，…，ap，使殘差平方和最小。第13頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四趨勢面參數(shù)的確定（最小二乘法）使每一個觀測值與趨勢值的殘差平方和為最小，即按建立多元線性方程的方法，使Q對系數(shù)b0，b1，…，bn求偏導(dǎo)，并令這些偏導(dǎo)數(shù)等于零，得趨勢面的正規(guī)方程組，解正規(guī)方程組，即可求出系數(shù)，從而得到趨勢面方程第14頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四過程

①將多項式回歸（非線性模型）模型轉(zhuǎn)化為多元線性回歸模型。第15頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四令

則②其殘差平方和為

（3.6.5）

第16頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四③求Q對a0，a1，…，ap的偏導(dǎo)數(shù)，并令其等于0，得正規(guī)方程組(式中為p+1個未知量）（3.6.6）

第17頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四④用矩陣形式表示則（3.6.6）式變?yōu)椋?.6.7）

第18頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四⑤

對于二元二次多項式有

其正規(guī)方程組為

第19頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四第20頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四由式（3.6.7）求解，可得（3.6.8）

第21頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四（三）趨勢面擬合程度的檢驗趨勢面分析擬合程度與回歸模型的效果直接相關(guān)，因此，對趨勢面分析進(jìn)行適度性檢驗是一個關(guān)系到趨勢面能否在實際研究中加以應(yīng)用的關(guān)鍵問題，也是趨勢面分析中不可缺少的重要環(huán)節(jié)。這可以通過以下檢驗來完成：趨勢面擬合適度的R2檢驗趨勢面擬合適度的顯著性F檢驗趨勢面適度的逐次檢驗第22頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四（一）趨勢面擬合適度的R2檢驗趨勢面與實際面的擬合度系數(shù)R2是測定回歸模型擬合優(yōu)度的重要指標(biāo)。一般用變量z的總離差平方和中回歸平方和所占的比重表示回歸模型的擬合優(yōu)度?？傠x差平方和等于回歸平方和與剩余平方和之和。即第23頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四

越大（或越小）就表示因變量與自變量的關(guān)系越密切，回歸的規(guī)律性越強、效果越好。記

越大，趨勢面的擬合度就越高。

為剩余平方和，它表示隨機因素對離差的影響，為回歸平方和，它表示自變量對因變量的離差的總影響。

（3.6.9）

第24頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四（二）趨勢面擬合適度的顯著性F檢驗趨勢面適度的F檢驗，是對趨勢面回歸模型整體的顯著性檢驗。

方法：是利用變量z的總離差平方和中剩余平方和與回歸平方和的比值，確定變量z與自變量x、y之間的回歸關(guān)系是否顯著。即結(jié)果分析：在顯著性水平α下，查F分布表得Fα，若計算的F值大于臨界值Fα，則認(rèn)為趨勢面方程顯著；反之則不顯著。（3.6.10）

第25頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四（三）趨勢面適度的逐次檢驗

方法(1)求出較高次多項式方程的回歸平方和與較低次多項式方程的回歸平方和之差;(2)將此差除以回歸平方和的自由度之差，得出由于多項式次數(shù)增高所產(chǎn)生的回歸均方差;(3)將此均方差除以較高次多項式的剩余均方差，得出相繼兩個階次趨勢面模型的適度性比較檢驗值F。若所得的F值是顯著的，則較高次多項式對回歸作出了新貢獻(xiàn)，若F值不顯著，則較高次多項式對于回歸并無新貢獻(xiàn)。相應(yīng)的方差分析表見表3.6.1。

第26頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四

表3.6.1多項式趨勢面由K次增高至（K+1）次的回歸顯著性檢驗離差來源平方和自由度均方差F檢驗（K+1）次回歸

p

（K+1）次剩余

n–p–1K次回歸

qK次剩余

n–q–1由K次增高至（K+1）次的回歸p–q總離差SST第27頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四需要注意的是，在實際應(yīng)用中，往往用次數(shù)低的趨勢面逼近變化比較小的地理要素數(shù)據(jù)，用次數(shù)高的趨勢面逼近起伏變化比較復(fù)雜的地理要素數(shù)據(jù)。次數(shù)低的趨勢面使用起來比較方便，但具體到某點擬合較差；次數(shù)較高的趨勢面只在觀測點附近效果較好，而在外推和內(nèi)插時則效果較差。

第28頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四三、趨勢面分析應(yīng)用實例

某流域1月份降水量與各觀測點的坐標(biāo)位置數(shù)據(jù)如表3.6.2所示。下面，我們以降水量為因變量z，地理位置的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)分別為自變量x、y，進(jìn)行趨勢面分析，并對趨勢面方程進(jìn)行適度F檢驗。

第29頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四表3.6.2流域降水量及觀測點的地理位置數(shù)據(jù)序號降水量Z/mm橫坐標(biāo)x/104m縱坐標(biāo)y/104m12345678910111227.638.42424.73255.540.437.53131.75344.901.11.82.953.41.80.70.20.851.652.653.6510.6000.21.71.323.353.153.12.55第30頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四建立趨勢面模型

(1)

首先采用二次多項式進(jìn)行趨勢面擬合，用最小二乘法求得擬合方程為

解題步驟第31頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四圖3.6.1某流域降水量的二次多項式趨勢面

第32頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四(2)再采用三次趨勢面進(jìn)行擬合，用最小二乘法求得擬合方程為

第33頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四圖3.6.2某流域降水量的三次多項式趨勢面

第34頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四(1)趨勢面擬合適度的R2檢驗:根據(jù)R2檢驗方法計算，結(jié)果表明，二次趨勢面的判定系數(shù)為R22=0.839，三次趨勢面的判定系數(shù)為R32=0.965，可見二次趨勢面回歸模型和三次趨勢面回歸模型的顯著性都較高，而且三次趨勢面較二次趨勢面具有更高的擬合程度。

模型檢驗第35頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四(2)

趨勢面適度的顯著性F檢驗:根據(jù)F檢驗方法計算，結(jié)果表明，二次趨勢面和三次趨勢面的F值分別為F2=6.236和F3=6.054。在置信水平α=0.05下，查F分布表得F3α=。顯然，，故二次趨勢面的回歸方程顯著而三次趨勢面不顯著。因此，F(xiàn)檢驗的結(jié)果表明，用二次趨勢面進(jìn)行擬合比較合理。。第36頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四趨勢面比較：在二次和三次趨勢面檢驗中，對兩個階次趨勢面模型的適度進(jìn)行比較，相應(yīng)的方差分析計算結(jié)果見表3.6.3。(3)趨勢面適度的逐次檢驗：

離差來源平方和自由度均方差F檢驗三次回歸三次剩余二次回歸二次剩余由二次增高至三次的回歸

1129.78941.474982.244189.018147.545912-9-1512-5-14125.53220.737196.44931.50336.8866.0546.2361.779表3.6.3二次和三次趨勢面回歸模型的逐次檢驗方差分析表第37頁，共39頁，2023年，2月20日，星期四分析：從二次趨勢面增加到三次趨勢面，F(xiàn)3→2=1.779。在置信度水平α=0.05下，查F分布表得F0.05(4