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文本内容:
利用geoda计算空间误差模型和空间滞后模型步骤1计算空间权重矩阵步骤2比较LMeiror、robusterror LMIagrobustlag的值,决定模型的类型步骤3利用模型得出结果1打开geoda2打开shp文件file-new projectfrom-shp注意英文路径3打开结果如图所示4计算权重文件tools-weights-creat ID变量选择一个唯一值,一般选择IDo l.rook表示共边为邻接;【与arcgis中的Polygoncontiguityedges only对应】
2.queen表示共边或共点为邻接;【与arcgis中的Polygon contiguityedgesandcorners对应】基于距离Distance关系的空间权重^threshold表示既定距离下的相关,一般软件有默认一个最小值,但可视实际情况调整一般应大于最小值;[arcgis中的inverse distance/fixed distance都要设置threshold距离】
2.K-nearest表示指定某个多边形周围的多边形个数K=3,4,5,
6.・.这里选择rook s..4,,用*tr Ktl AaBtAaKM AaKMAaBb«MCr»MBbUDt A.—运♦—创建完毕5计算三种模型及诊断结果Methods-regression【与arcgis中的K-nearest neighbors对应】[彳I**的MvfDncMUguityw4BMM■于姮寓DH»美景第交阍口・.即“qps中纥K zEgihtors】江曼3再rook l.thcnhoM衰承H亳鹿a下的I•关.但可税实斥焦况■整《一俄巨大于■小■九.nv«rednunce/haed dauncef表示捂电某个多电影・黑士I多连用选择因变量和自变量,勾选weights file,选择刚刚创建的权重文件Methods选择classic,7Pred.Vai.and Res.V Coeff.Var.Mat.V WhiteTest勾选点run rRegression Reportpopucou_pe
1062.
513166.
13176.
3956090.00000REGRESSION DIAGNOSTICSMULTICOLLINEARITY CONDITIONNUMBER
11.337546TEST ONNORMALITY OFERRORS TESTDF VALUEPROB Jarque-Bera
287.
45840.00000DIAGNOSTICS FORHETEROSKEDASTICITY RANDOMCOEFFICIENTS TESTDF VALUEPROB Breusch-Pagan test
5142.
24610.00000Koenker-Bassett test
5196.
65770.00000SPECIFICATION ROBUSTTEST TESTDF VALUEPROB White
20461.
32250.00000DIAGNOSTICS FORSPATIAL DEPENDENCEFOR WEIGHTMATRIX:全国县级统计数据.gal row-standardized weightsTEST MI/DF VALUEPROB Moran*s Ierror
0.
7961116.
77240.00000Lagrange Multiplierlag
110402.
77380.00000Robust LMlag
170.
21700.00000Lagrange Multipliererror
113368.
10110.00000Robust LMerror
13035.
54430.00000Lagrange MultiplierSARMA
213438.
31810.00000COEFFICIENTS VARIANCEMATRIX POPUFINAOUT-CONSTANT
258224.308566-
38.866986BED stumper_____
183365421.451350-
3283.768431-
0.283671-
121.
6671876715.92195丁-
2052241.
582099258224.
3085667388.949022-
38.866986-
0.
2836710.118503-
2.
0942228.
3393446715.921955-
121.667187-
2.
09422279.629641-
1368.216688-
2052241.
5820997388.
9490228.339344-
1368.
216688662585.431864-
490012.
309523905.830572-
4.448809-
56.240390-
98839.532454popucou_pe-490012—
3139523905.830572-
4.448809注意看报告PROB值越小表示通过R检验,表示精度较好Value表示其值的大小首先比较LMIag和LMerror的大小,二者都比较显著,均可进行分析;若二者都不显著,则比较ROBUSTIag和robusterror,选择较大值的模型6选择恰当的模型进行分析Methods-regression-,选取自变量和因变量,选择空间权重矩阵,选择模型spatial erroror spatiallag,,点击run艮可。