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探索性空间数据分析

/exploratory spatial data analysis/
条目作者沈体雁

沈体雁

最后更新 2022-01-20
浏览 297
最后更新 2022-01-20
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在没有先验的理论假设下,通过统计学原理和现代图形计算技术, 对样本数据性质的研究,直观展示观测值的空间分布、空间结构以及空间相互影响等特征的分析试验。

英文名称
exploratory spatial data analysis
所属学科
经济学

探索性空间数据分析目的是最大化对空间数据的直觉,完成这个事情的方法是结合统计学的图形以各种形式展现出来。

通过探索性空间数据可以实现:得到数据的直观表现、发现潜在的结构、提取重要的变量、处理异常值、检验统计假设、建立初步模型、决定最优因子的设置等。拿到空间数据后用来探索的方法分为两类,一是基于图像的,二是基于定量方法的。其一般的统计量有均值、中位数、方差、分布、分位数。具体技术有自相关图(检验数据集随机性的技术,通过不同时滞下的自相关系数来刻画)、双柱状图、块图、Bootstrap plot、Box-cox变换(用来消除偏斜,趋向于正态分布)等。

  • 沈体雁,冯等田,孙铁山.空间计量经济学.北京:北京大学出版社,2010.
  • 王喜,秦耀辰,张超.探索性空间分析及其与GIS集成模式探讨.地理与地理信息科学,2006,22(4):1-5.

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