探索性空间数据分析软件geoda中文说明书

探索性空间数据分析软件geoda中文说明书内容摘要：

Univariate Moran 指定鄰近關係檔，單變數 Moran 分析 變數與鄰近地區變數的 Moran’s I散佈圖 計算 Moran’s I 係數 可進行統計模擬，進行顯著性檢定。 雙變數空間自相關散佈圖 Space Multivariate Moran 指定鄰近關係檔 指定變數一，其鄰近變數為縱軸 指定變數二，為橫軸 變數一與變數二的鄰近變數的 Moran’s I散佈圖 計算 Moran’s I 係數 可進行統計模擬，進行顯著性檢定。 單變數 LISA分佈圖 Space Univariate LISA 指定鄰近關係檔， 單變數 Local Moran’s I 空間分析 計算 Local Moran’s I 係數 可求得 highhigh, lowlow, highlow, lowhigh 四種 cluster 可儲存產生的變數，儲存於 table資料表中 雙變數 LISA分佈圖 Space Multivariate LISA 雙變數 Local Moran’s I 空間分析 變數與另一變數的鄰近區間的關係 Tools 檔案管理功能 製作鄰近關係檔 (connectivity) Tools Weights Create 鄰近矩陣有各種不同形式，基本上分為以區域相鄰為基礎者、以距離為基礎者兩種。 須先指定 .shp檔，鄰近矩陣檔名，以及區域編號變數。 以區域為基礎者 有 rook, 與 queen兩種 , 建立之鄰近矩陣以 .gal 為副檔名。 Rook 以上下左右定義鄰近關係。 Queen 再加上對角線。 高階 order的鄰近關係表向四周輻射，擴大鄰近範圍，可選擇包括低階 (included all the lower order)或不包 括 (亦即以同心圓方式向外擴張，定義鄰近關係，但中間為空心 )。 .gal 檔可叫出修改，以符合真正的行政區劃鄰近關係。 .gal 鄰近矩陣檢視，範例如下台灣縣市關係所示。 23 (台灣共有二十三個縣市 ) 0 3 (編號 0者有三個鄰近縣 市 ，注意：從 0起算 ) 2 3 4 (分別為編號 2 3 4) 1 0 (編號 1者有 0個鄰近縣 市 ) (空白行 ，因為 編號 1沒有任何 鄰近縣市 ) 2 1 (編號 2者有 1個鄰近縣 市 ) 7 9 0 (分別為編號 7 9 0) 以下類推 以距離為基礎 在一定距離以內定義為鄰近。 先定義 X軸、 Y軸變數，電腦自動計算所有兩區塊間最短距離的平均作為基數。