空间计量模型的python代码
时间: 2025-01-06 14:43:35 浏览: 8
### 实现空间计量模型的空间统计分析
为了实现空间计量模型的空间统计分析,在 Python 中可以借助 `libpysal` 和 `spreg` 库来处理空间权重矩阵以及构建相应的空间回归模型。
#### 安装必要的库
首先,确保安装了所需的包:
```bash
pip install libpysal spreg pandas numpy matplotlib seaborn geopandas
```
#### 导入所需模块并加载数据
接着导入必要的模块,并准备用于分析的数据集。这里假设有一个 GeoDataFrame 类型的空间数据文件 'example.shp' 可供使用。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from libpysal import weights
import geopandas as gpd
import spreg
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 加载地理加权数据框
gdf = gpd.read_file('path/to/your/example.shp')
```
#### 创建空间权重对象
创建 K 近邻 (KNN) 或者 queen 邻接关系表示法的空间权重矩阵对于后续的空间自相关检验非常重要。
```python
w_knn = weights.KNN.from_dataframe(gdf, k=4)[^3]
# 对角线标准化权重矩阵
w_knn.transform = 'r'
```
#### 探索性空间数据分析(ESDA)
通过 Moran's I 指数评估全局和局部空间自相关程度可以帮助理解变量间的空间依赖模式。
```python
from esda.moran import Moran_Local, Moran
y = gdf['variable_of_interest'].values.reshape(-1, 1)
moran_global = Moran(y, w_knn)
print(f"Moran’s I Index: {moran_global.I}")
print(f"P-value: {moran_global.p_sim}")
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
sns.scatterplot(x=y.flatten(), y=moran_global.Is, alpha=.7)
plt.title("Scatter plot of variable against its spatial lag")
plt.show()
```
#### 构建空间滞后模型(SAR Model)
当存在显著正向的空间自相关时,考虑引入空间滞后项改进传统 OLS 回归效果。
```python
X = sm.add_constant(pd.DataFrame({'independent_var': gdf['another_variable']}))[^4]
Y = gdf[['dependent_var']].values
model_sar = spreg.ML_Lag(y=Y, x=X, w=w_knn, name_y='Dependent Variable', name_x=['Independent Var'], name_w="Spatial Weights")
print(model_sar.summary)
```
上述过程展示了如何运用 Python 编写基本的空间计量经济模型来进行空间统计分析的方法。这不仅限于简单的 SAR 模型;还可以扩展到其他复杂类型如 SEM(空间误差)、SLX(含外生解释变量的空间效应)等不同形式的空间回归模型。
阅读全文