geoda怎么按区域做双变量lisa图

在Geoda中，双变量LISA图用于分析地理数据中的空间自相关性。LISA图指的是局部指数空间自相关图，可以用来展示空间上相关的相关性。

要按区域制作双变量LISA图，请按照以下步骤操作：

1. 导入数据：将您的数据导入到Geoda中。可以打开现有地图，或直接将数据文件拖拽到Geoda的界面上。

2. 选择变量：选择您想制作双变量LISA图的两个变量。这两个变量应该是数字型变量。

3. 计算邻域：在计算LISA图之前，需要先计算地理空间中的邻域。选择“空间 weights”标签，然后选择您想使用的邻域计算方法。Geoda支持基于距离、k近邻与多边形的邻域计算方法。计算并保存邻域图。

4. 计算LISA：选择“Cluster”标签，然后在LISA通道中选择您的两个变量。调整其他设置，例如空间权重、邻域计算方法和p值。按下“Compute LISA”按钮，计算并显示热点和冷点集群。

5. 选择颜色与图例：修改热图颜色、边框和标签显示方式，使其更符合您的需求。

6. 保存LISA图：用右键单击双变量LISA图，然后选择“Export”选项，将其保存至您的计算机中。

以上是按区域制作双变量LISA图的步骤，根据需要可以进行进一步自定义。Geoda提供了丰富的分析工具和用户界面，使制图和分析更加简便。因此在空间模式检测的分析中，它被广泛地应用。

相关问题

geoda怎么做lisa图

### 回答1：
Geoda是一种流行的地理数据分析软件，它可以帮助用户可视化和分析空间数据。其中一个常用的功能是生成Local Indicators of Spatial Association（LISA）图。

要生成LISA图，首先需要准备好你的地理数据和对应的属性数据。然后按照以下步骤进行操作：

1. 打开Geoda软件并导入你的地理数据，可以是矢量文件（如.shp）或栅格文件（如.tif）。
2. 选择要使用的属性数据并添加到Geoda的主界面。
3. 在属性数据添加完毕后，点击“Exploration”选项卡，然后点击左侧面板上的“Local Indicators of Spatial Association”。
4. 在LISA图窗口中，选择地理数据图层和属性字段。
5. 在"LISA type"下拉菜单中选择需要的LISA类型，常见的有LISA值和LISA聚类。LISA值可以显示每个地理单元的本地空间关联性，而LISA聚类可以将地理单元分为四个类别：高高（HH）、低低（LL）、高低（HL）和低高（LH）。
6. 选择适当的Alpha级别，该级别用于决定哪些值被认为是显著的。
7. 点击"LISA"按钮生成你所需的LISA图。

生成的LISA图将以颜色和符号的形式显示地理单元的空间关联性。对于LISA值，高值将使用一种颜色或符号，低值将使用另一种颜色或符号。对于LISA聚类，每个类别将使用不同的颜色或符号进行表示。

总之，通过Geoda软件生成LISA图非常简单，只需要几个简单的步骤即可。这个图表可以帮助研究人员和决策者更好地理解空间数据的分布和相关性。

### 回答2：
要制作Geoda中的LISA图，需要依次进行以下步骤：

1. 打开Geoda软件并加载所需数据集。可以通过点击菜单栏中的“文件” - “打开”来加载数据。

2. 在数据集中选择一个变量作为LISA分析的目标变量。这个变量通常是表示空间关联的变量，比如人均收入或犯罪率等。

3. 在菜单栏中点击“统计” - “Local Indicators of Spatial Association (LISA)”以进入LISA分析界面。

4. 在LISA分析界面的左侧面板中，选择前面选定的变量，并设置适当的距离阈值。该阈值用于定义空间邻域的最大距离。可以根据数据的特点和需要进行调整。

5. 在右侧面板中，选择一个合适的颜色方案来可视化LISA图。通常选择不同的颜色表示四类不同的空间关联模式：高高（HH）、低低（LL）、高低（HL）和低高（LH）。

6. 点击右下角的“Run”按钮开始LISA分析。分析完后，Geoda会生成相应的LISA图。

7. 查看LISA图，可以根据所使用的颜色方案和具体数据进行分析。HH区域表示高高聚集的区域，即具有相似高值的特征集中在一起。LL区域表示低低聚集的区域，即具有相似低值的特征集中在一起。HL区域表示高低聚集的区域，即高值特征周围有低值特征的区域。LH区域表示低高聚集的区域，即低值特征周围有高值特征的区域。

通过分析LISA图，可以发现空间上的聚集模式和相关关系，从而得出对数据的更深入理解和解释。这对于研究地理现象和进行空间规划具有重要意义。

### 回答3：
Geoda是一款专门用于地理空间分析的软件，LISA图是其主要功能之一，用来描述地理空间模式的分布特征。下面是使用Geoda制作LISA图的步骤：

1. 导入数据：首先，要确保已经导入需要分析的地理空间数据文件。可以从Geoda的菜单中选择“文件”-“打开”，然后选择目标数据文件进行导入。导入的数据可以是任何基于位置信息的数据集，如点、线、多边形等。

2. 创建空间权重矩阵：LISA图的构建需要计算地理空间上的邻近关系，因此需要创建一个空间权重矩阵。在Geoda的工具栏中，选择“工具”-“创建邻近矩阵”，选择相应的数据文件和邻近类型（例如，基于距离或边界），然后设置邻近的参数，最后点击“确定”进行创建。

3. 进行空间自相关分析：在Geoda的工具栏中，选择“工具”-“计算空间权重”，选择“自相关”选项卡，然后在左侧选择需要分析的变量，右侧选择需要使用的权重矩阵，最后点击“确定”进行计算。

4. 查看LISA图：在计算完空间自相关分析后，Geoda会自动为选定的变量生成LISA图。打开结果面板（点击“边框”图标），选择“模式”选项卡，然后点击“空间关联”图标，在弹出的窗口中选择需要查看的变量，最后点击“确定”生成LISA图。

在LISA图中，每个要素都被分为四个象限：高-高（HH）、低-低（LL）、高-低（HL）和低-高（LH）。这些象限代表了不同类型的地理空间模式，可以通过颜色和符号来表示，帮助我们理解地理现象的空间分布特征。

通过以上步骤，我们可以在Geoda中使用LISA图进行地理空间模式的分析和可视化。

geoda lisa时间路径分析教程

Geoda是一款开源的空间数据分析软件，而Lisa时间路径分析则是其中一个功能模块，用于研究空间数据的演化和变化。

以下是使用Geoda进行Lisa时间路径分析的简要教程：

1. 准备数据：首先需要准备一份空间数据，例如某个城市的房价、犯罪率等，以及一个时间变量，例如每年的数据。注意，数据需要是空间自相关的，即相邻区域的数据值存在相关性。

2. 导入数据：打开Geoda软件，选择“File”菜单中的“Open”，导入准备好的数据。在弹出的窗口中，选择正确的数据类型和文件路径，并确认是否有表头。

3. 空间权重矩阵：Lisa时间路径分析需要一个空间权重矩阵来表示相邻区域之间的空间关系。在Geoda中，选择“Weights”菜单中的“Spatial Lag”，根据数据的空间分布特征生成相应的权重矩阵。可以选择不同的权重类型和距离阈值来调整矩阵的精度和效果。

4. 时间路径分析：在Geoda中，选择“Tools”菜单中的“Local Indicators of Spatial Association (LISA)”，进入Lisa分析界面。在界面上方的工具栏中，选择“Time Series LISA”按钮，进入时间路径分析。在弹出的窗口中，选择正确的时间变量和空间权重矩阵，设定分析参数并运行分析。

5. 结果展示：分析完成后，可以在Geoda中选择“Map”菜单中的“Time Series LISA”选项，查看时间路径图和相应的统计结果。时间路径图可以直观地表示空间数据演化的趋势和变化，而统计结果可以帮助我们理解和解释这些变化的原因和机制。

以上是使用Geoda进行Lisa时间路径分析的基本教程，希望对你有所帮助。