在本研究中，我们首先探讨了空间关系的两个关键概念：空间相关性和空间异质性，以及它们在空间经济计量模型中的重要性（空间关系：空间相关性和空间异质性）。
空间相关性检验是模型评估的关键步骤，有几种常用的方法可供选择。Moran's I检验是其中一种，它衡量的是空间自相关，即数据点的特性与其邻居的特性之间的关联程度（Moran’s I检验）。空间误差相关检验和空间滞后相关检验则关注的是误差和滞后效应的空间分布（空间误差相关检验和空间滞后相关检验）。
尽管这些方法各有特点，但它们在实际应用中都面临着一些挑战，如假设的满足和样本大小的影响（空间相关性检验方法的异同及面临的问题）。
接下来，我们将聚焦于Bootstrap方法，这是一种统计学上的重要工具，用于估计和假设检验，尤其在面对复杂数据结构时（Bootstrap方法）。Bootstrap方法包括几种变体，如残差Bootstrap，它通过重新抽样模型残差来估计参数的不确定性；参数Bootstrap则关注于模型参数本身的抽样（常见的Bootstrap方法：残差Bootstrap和参数Bootstrap）；Wild Bootstrap则更注重处理非正态性和异方差性问题。
本书的结构将按照以上内容展开，详细解析这些理论和方法，为实际空间数据分析提供有力的支持（本书结构）。