GeoDa技术应用之空间自回归模型（一）
GeoDa是一个设计实现栅格数据探求性空间数据分析(ESDA)的软件工具集合体的最新成果。它向用户提供一个友好的和图示的界面用以描述空间数据分析，比如自相关性统计和异常值指示等。
本期主要介绍利用GeoDa软件操作空间自回归模型，步骤主要如下：
利用OpenGeoDa软件建立空间权重矩阵；
根据软件的诊断信息选择合适的回归模型；
建立空间自回归模型的基本过程。
在此之前，我们先熟悉练习数据。
研究影响区县凶案发生率的主要社会经济因素。
根据搜集的社会经济指标，建立凶案发生率与这些指标之间关系的合适线性回归模型。
美国南部1412个区县的犯罪凶案发生率及相关社会经济数据，共4年：1960、1970、1980和1990年。数据类型：多边形shapefile（地理坐标系统）。
字段变量说明：
Variable | Description |
NAME | 县名 |
STATE_NAME | 州名 |
STATE_FIPS | 州编码（字符型） |
CNTY_FIPS | 县编码（字符型） |
FIPS | 州+县编码（字符型） |
STFIPS | 州编码（数值型） |
COFIPS | 县编码（数值型） |
FIPSNO | 州+县编码（数值型） |
SOUTH | 哑变量(表示南方区县，South = 1) |
HR** | 凶案发生率率（每100，000人） |
HC** | 凶案发生数 |
PO** | 区县人口 |
RD** | 资源匮乏程度 |
PS** | 人口结构 |
UE** | 失业率 |
DV** | 离婚率 |
MA** | 年龄中位数 |
POL** | 区县人口的对数 |
DNL** | 区县人口密度的对数 |
MFIL** | 家庭收入中位数的对数 |
FP** | 贫困县家庭比例 |
BLK** | 黑种人口比例 |
GI** | 基尼系数 |
FH** | 女户主家庭比例 |
利用OpenGeoDa软件中提供的图表分析工具和可视化工具从不同方面熟悉你手中的数据。
1.双击“OpenGeoDa.exe”程序，运行OpenGeoDa空间数据分析软件，该软件的主界面如图1所示，看起来非常简洁。
图1 OpenGeoDa软件的主界面
2.点击“File”－“Open Shapefile”菜单，在弹出的打开文件对话框中，将路径定位到本次培训数据所在的文件夹（如D:\Training\Data），找到并选中“south.shp”，确定打开。将自动弹出一个地图数据窗口，如图2所示。
图2 “south.shp”地图数据
3.Map菜单提供了丰富的地图展示方式，可分析感兴趣的研究变量进行空间分布规律，通过比较不同变量的分布格局发现其可能存在的关联性（图3）。
图3 空间数据的不同专题地图
4.Explore菜单提供了对单变量和多变量的多种基本图表分析，包括直方图、散点图、平行坐标系等。
图4 基本图表分析
链接：https://pan.baidu.com/s/1VQV1Nry1am8VVTwpTTOFng
提取码：hrwo
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