探索性空间数据分析法及范文参考

Question

如题所述

Answer 1

探索性空间数据分析(ESDA)作为研究地区社会经济发展空间分布特征的基本统计方法，其核心在于空间关联测度，通过可视化分析数据的空间分布，发现空间关联性和聚集性。ESDA中最常用的两种方法是全局空间自相关和局部空间自相关。
ESDA的诞生和发展与空间经济计量学紧密相关。1974年，J.Paelinck在荷兰统计协会年会提出“空间经济计量学”概念，Cliff和Ord在1973和1981年对空间自回归模型进行了开创性研究，Anselin在1988年出版的《Spatial Econometrics: Methods and Models》一书，则是空间经济计量学的系统性研究，至今仍被广泛引用。
随着空间经济计量学的不断发展，ESDA的应用领域也日益广泛。Anselin指出，ESDA是一系列空间数据分析方法和技术的集合，用于描述数据的空间分布、识别异常值、检测空间集聚和展示空间结构，提示现象之间的空间相互作用机制。近年来，ESDA与GIS的结合在社会经济发展领域得到应用，例如分析自然灾害、流行病、物种、犯罪事件、经济活动等的空间分布与聚集。
在操作步骤方面，ESDA通常包括全局空间自相关和局部空间自相关两种方法。全局空间自相关通过莫兰（Moran’s I）指数度量现象在空间上的集聚特征，其值范围在[-1, 1]。正相关（接近1）表示相似观测值的空间集聚，负相关（接近-1）表示相似观测值的分散分布，而接近0表示随机分布。局部空间自相关则能揭示研究区域具体的空间相关模式，通常采用局部莫兰指数计算。
学术界对于ESDA的研究成果丰富，许多期刊发表了相关论文。例如，《基于探索性空间数据分析的长江公共安全预测模型构建》等论文，探讨了ESDA在不同领域的应用，如公共安全预测、绿色发展、文化创意产业园区、创新产出、信息化空间关联分析、地区信息化发展、地区信息化空间分布、区域创新活动、农村居民消费水平、人口分布格局、区域资源勘探开发、互联网技术空间扩散、区域创新能力、农业经济空间布局、县域经济空间差异、区域经济差异、FDI在华区域分布等方面。这些研究成果展示了ESDA在社会经济发展研究中的广泛适用性和重要价值。