空间自相关模型_空间自相关模型用什么软件

简述空间数据的自相关特征

地理空间自相关是指时间序列相邻数值间的相关关系。

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地理研究对象普遍存在的变量间的关系中，确定性的是函数关系，非确定性的是相关关系。如存在空间自相关，亦即该变量本身存在某种数学模型。

通过已知观测数据建立自回归模型，即可对自相关变量进行预测。地理要素空间相互影响，自相关是一种不容忽视的影响因素。如某个城市在一段时期内，其它影响城市发展因素不变，城市经济结构通常也不变，若城市经济规模发生了较大变化，即因城市本身经济自身相关发挥较大作用所致。如所研究的地理对象受许多因素影响，要是这些因素本身存在自相关，必然削弱它们的作用，为此需剔除自相关影响大的因素。

全局空间自相关分析

Global Moran′s I的模型如下：

基于粮食生产能力的耕地质量评价研究：以重庆市农用地分等为例

式中，i、j代表不同的空间单元代号；n表示所有空间单元的个数；x表示空间单元的属性值；μ为所有空间单元属性值的平均值；Wij为空间权值矩阵。

根据空间数据的分布，可以计算正态分布Global Moran′s I的期望值：

基于粮食生产能力的耕地质量评价研究：以重庆市农用地分等为例

随着样本数n的增大，期望值将逐渐趋于0。I的值介于（-1～1）之间，当I大于期望值时，表示空间正相关，它表明相邻空间单元具有相似的属性值；当I小于期望值时，表示空间负相关，它表明相邻空间单元的属性值呈此长彼消状态；I的值越接近1或者-1，则表示空间自相关的程度越强烈；当I接近期望值时，则表明不存在空间自相关现象。

Moran′s I的显著性检验通常用z值（标准化了的I值）来衡量。其计算公式如下：

基于粮食生产能力的耕地质量评价研究：以重庆市农用地分等为例

其中，VARn（I）为I指数的方，对于正态分布计算式参见文献［172］。衡量z值的显著性可查标准正态分布表获知，取显著性水平α＝0.05，则＞1.96或＜-1.96的z值被认为是显著的。

什么叫空间自相关?

地理空间自相关是指时间序列相邻数值间的相关关系。

地理研究对象普遍存在的变量间的关系中，确定性的是函数关系，非确定性的是相关关系。如存在空间自相关，亦即该变量本身存在某种数学模型。

通过已知观测数据建立自回归模型，即可对自相关变量进行预测。地理要素空间相互影响，自相关是一种不容忽视的影响因素。如某个城市在一段时期内，其它影响城市发展因素不变，城市经济结构通常也不变，若城市经济规模发生了较大变化，即因城市本身经济自身相关发挥较大作用所致。如所研究的地理对象受许多因素影响，要是这些因素本身存在自相关，必然削弱它们的作用，为此需剔除自相关影响大的因素。

空间自相关不显著怎么办

空间自相关不显著的解决办法如下：

1、检查模型的变量是否存在多重共线性，存在的话，可以考虑删除变量，或者使用其他的变量来代替。

2、检查模型的变量是否存在多重共线性。

空间自相关的定义是什么？

空间杜宾模型（SDM）是空间滞后模型和空间误项模型的组合扩展形式，可通过对空间滞后模型和空间误模型增加相应的约束条件设立。空间杜宾模型（SDM）是一个通过加入空间滞后变量而增强的SAR模型（空间滞后模型）。

简单地说，SDM分成三个部分：

与相邻地区y的空间自相关：W为空间权重矩阵，显示y与相邻地区的其它y有关系。

自变量相关：y与自变量X有关，也就是简单的线性回归模型。

与相邻地区x的空间自相关：y与相邻地区的其它x有关系。

举个例子：你知道你考不好，会揍你。你考不好就是x，妈揍你是y。

现在假设有一个很要好的邻居，喜欢揍她的孩子。看到邻居的教育方法让孩子考的很好，因此也想用揍你的方式帮你提升成绩。邻居就是空间自相关的y。

现在邻居的孩子没考好，觉得连邻居的孩子都考不好，自己的孩子怎么可能会考好，于是在你回家报告成绩之前，先拿起鸡毛掸子等你回家。

空间杜宾模型和双变量空间自相关模型的区别

1、空间杜宾模型隶属于空间经济学旗下的模型。空间杜宾模型和检验、结果解释包含全面的空间计量步骤——多种权重矩阵制作、空间相关性检验、SDM、SEM、SAR模型的命令、相关检验及其结果分析、南海九段线的地图制作，可以完全跟随模型检验说明进行空间计量的实证作。SDM分成三个部分：与相邻地区y的空间自相关：W为空间权重矩阵，显示y与相邻地区的其它y有关系。自变量相关：y与自变量X有关，也就是简单的线性回归模型与相邻地区x的空间自相关：y与相邻地区的其它x有关系。

2、双变量空间自相关模型是指某一空间单元的某一属性值与临近空间单元上同一属性值之间存在的空间相关程度。空间自相关又分为正的空间自相关、负的空间自相关、空间无关。在区域科学分析中，正的空间自相关表明空间区域单元的属性值存在趋同集聚，即高值与高值、低值与低值之间趋于空间聚集。负的空间自相关表明空间区域单元的属性值存在趋异集聚。

3、Anselin和Rey(1991)年将空间自相关进一步分为空间实质相关(spatiallysubstativedependence)和空间扰动相关(spatiallynuisancedependence)，它们都反映了空间单元属性值的非独立性。空间实质相关主要由被解释变量或解释变量的空间相关性所引起。而空间扰动相关由没有作为解释变量(有可能是遗漏解释变量或不可观测)的因素引起的，这种空间自相关归入随机干扰项中。

4、空间自相关的度量可以分为全局空间自相关(globlespatialautocorrelation)和局部空间自相关(localspatialautocorrelation)。度量全局空间自相关的统计量主要包括全局Moran'sI统计量和全局Geary'sC统计量。局部空间自相关用来刻画局域空间单元的属性值的分布特征，特别是分析聚集发生的位置。局部空间自相关由空间联系的局部指标(localindicatorsofspatialassociation，LISA)，包括局部Moran'sI统计量和局部Geary'sC统计量和局部GetisG统计量。