写出一个有三个自变量和一个因变量的的空间数据集（附具体数据值）

自变量1：X轴坐标
自变量2：Y轴坐标
自变量3：高度

因变量：温度

数据集：

| X轴坐标 | Y轴坐标 | 高度 | 温度 |
| ------- | ------- | ---- | ---- |
| 1 | 2 | 10 | 25.6 |
| 2 | 3 | 20 | 22.1 |
| 3 | 4 | 30 | 18.9 |
| 4 | 5 | 40 | 15.7 |
| 5 | 6 | 50 | 12.3 |
| 6 | 7 | 60 | 9.1 |
| 7 | 8 | 70 | 6.5 |
| 8 | 9 | 80 | 4.3 |
| 9 | 10 | 90 | 2.1 |
| 10 | 11 | 100 | 0.8 |

相关问题

写出一个有背景的三个自变量和一个因变量的的空间数据集（附具体数据值）

背景：研究某城市不同区域的空气质量对人体健康的影响。

自变量1：区域（A、B、C）；自变量2：时间（早、中、晚）；自变量3：季节（春、夏、秋、冬）；因变量：空气质量指数（AQI）。

数据集：

| 区域 | 时间 | 季节 | AQI |
| ---- | ---- | ---- | --- |
| A | 早 | 春 | 89 |
| A | 中 | 春 | 102 |
| A | 晚 | 春 | 77 |
| A | 早 | 夏 | 135 |
| A | 中 | 夏 | 142 |
| A | 晚 | 夏 | 120 |
| A | 早 | 秋 | 84 |
| A | 中 | 秋 | 101 |
| A | 晚 | 秋 | 76 |
| A | 早 | 冬 | 100 |
| A | 中 | 冬 | 119 |
| A | 晚 | 冬 | 95 |
| B | 早 | 春 | 78 |
| B | 中 | 春 | 88 |
| B | 晚 | 春 | 64 |
| B | 早 | 夏 | 120 |
| B | 中 | 夏 | 130 |
| B | 晚 | 夏 | 110 |
| B | 早 | 秋 | 72 |
| B | 中 | 秋 | 87 |
| B | 晚 | 秋 | 65 |
| B | 早 | 冬 | 95 |
| B | 中 | 冬 | 110 |
| B | 晚 | 冬 | 85 |
| C | 早 | 春 | 92 |
| C | 中 | 春 | 110 |
| C | 晚 | 春 | 82 |
| C | 早 | 夏 | 145 |
| C | 中 | 夏 | 155 |
| C | 晚 | 夏 | 130 |
| C | 早 | 秋 | 90 |
| C | 中 | 秋 | 109 |
| C | 晚 | 秋 | 80 |
| C | 早 | 冬 | 110 |
| C | 中 | 冬 | 130 |
| C | 晚 | 冬 | 100 |

用Python写出一个三个自变量和一个因变量的的空间回归模型 包括检验和选择，附具体步骤和基本原理思想以及代码

空间回归模型是指利用空间数据的空间自相关性建立的回归模型，它不仅考虑了自变量之间的相互作用，还考虑了空间位置之间的相互作用。其基本思想是将空间位置作为一个额外的自变量加入到模型中，从而探究空间位置和因变量之间的关系。

具体步骤如下：

1. 数据收集：收集包括三个自变量和一个因变量的空间数据，其中空间数据需要包括每个地理位置的经纬度或其他坐标信息。

2. 空间自相关性检验：通过Moran's I指数或Geary's C指数等方法检验空间数据的自相关性，判断是否需要考虑空间因素。

3. 空间权重矩阵构建：根据空间数据的自相关性，构建空间权重矩阵，用于建立空间回归模型。

4. 变量选择：根据变量相关性和显著性等指标，选择合适的自变量。

5. 模型建立：根据选定的自变量和空间位置信息，建立空间回归模型。

6. 模型检验：通过F检验、R2值等指标检验模型的拟合程度和显著性。

以下是一个用Python实现的三个自变量和一个因变量的空间回归模型：

import pandas as pd
import numpy as np
import pysal as ps
import statsmodels.api as sm

# 数据收集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 空间自相关性检验
w = ps.weights.DistanceBand.from_dataframe(data, threshold=1000)
moran = ps.Moran(data['y'], w)
print('Moran\'s I: %.4f, p-value: %.4f' % (moran.I, moran.p_sim))

# 空间权重矩阵构建
w.transform = 'r'
w = ps.weights.normalize(w, norm_type='r')
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]
y = data['y']

# 变量选择
selector = ps.weights.util.lag_spatial(w)
sel_var = selector.pvalue < 0.05
X_sel = X.iloc[:, sel_var]

# 模型建立和检验
X_sel = sm.add_constant(X_sel)
model = sm.GLSAR(y, X_sel, rho=0.5, w=w, verbose=True)
results = model.fit()
print(results.summary())

代码解释：

1. 首先导入必要的库，包括pandas用于数据读取和处理、numpy用于数值计算、pysal用于空间权重矩阵构建和空间自相关性检验、statsmodels用于建立回归模型和进行统计分析。

2. 读取数据，其中包括三个自变量x1、x2、x3和一个因变量y。

3. 使用DistanceBand方法构建距离权重矩阵，设定距离阈值为1000，表示距离超过1000的地理位置之间不存在空间相关性。

4. 使用Moran's I指数检验空间数据的自相关性，输出检验结果。

5. 对权重矩阵进行标准化处理，并选择自变量中与空间位置有显著相关性的变量。

6. 将选择的自变量加入到模型中，使用GLSAR方法建立空间回归模型，设定空间自相关系数rho为0.5，输出模型拟合结果。

通过以上代码，我们可以得到空间回归模型的参数估计值、标准误、显著性等信息，从而分析空间位置和自变量对因变量的影响。