GeoDa空间数据分析：Columbus犯罪数据的探索与回归

"该资源是一份关于使用GeoDa软件进行空间数据分析的工作手册，特别是针对Columbus相邻犯罪数据的探索。作者是Luc Anselin，手册涵盖了如何在GeoDa中进行回归分析，以及如何利用GeoDa进行无项目状态下的数据分析。手册还提供了额外的数据和实例，适用于GeoDa 0.95i版本，并强调了样本数据仅用于练习目的。" 在《Columbus相邻犯罪底图-单片机驱动dm9000网卡芯片（详细调试过程）》这个主题中，我们关注的是使用GeoDa这款地理数据分析工具来处理和分析空间数据。GeoDa是一个开源的桌面软件，专门用于探索和检测空间统计学中的关系。在这个特定案例中，我们使用了Columbus的犯罪数据，这是Luc Anselin在1998年著作中提及的一个经典数据集。 首先，准备工作涉及到加载Columbus.shp样本数据集，这是一个包含POLYID关键字的Shapefile，通常用于表示地理边界或区域。图22.1展示了一个Columbus地区的犯罪底图，其中可能展示了不同犯罪类型的分布情况。 在GeoDa中，用户可以直接从初始窗口启动回归分析，无需先打开项目，这对于处理大量数据集时避免内存压力非常有用。这可以通过选择“Methods”菜单，然后点击“Regress”来实现，如图22.2所示。如果已经打开了一个项目，也可以直接从主菜单栏调用“Regress”命令，如图22.3所示。执行此操作后，会弹出默认的回归标题和输出对话框，如图22.4所示，允许用户设定回归模型并查看结果。 手册还指出，所有实例和练习的数据都可以从SAL（Spatial Analysis Laboratory）的网站下载，这些数据主要用于演示GeoDa的功能。尽管这些数据可能与特定的课程或教程有关，但它们也适合初学者进行练习，了解如何应用GeoDa进行空间数据分析和回归建模。 手册强调，虽然某些材料可能已经在SAL网站的早期指南中出现过，但这里提供的版本是最新的，可能包含了之前版本的改进和更新。对于可能出现的版本差异，用户应始终参考最新的文档以获取最准确的信息。 最后，这个资源是由Luc Anselin创作的，他不仅是GeoDa的开发者，也是空间分析领域的知名专家。手册的版权归其所有，GeoDa是他的商标。通过这份工作手册，用户不仅可以学习到GeoDa的使用方法，还能深入理解空间数据的分析技巧，特别是针对犯罪数据的空间统计分析。