空间数据分析：探索性空间数据分析与空间关系构建

空间数据分析是一门重要的研究领域，其中包括了很多概念和方法，比如空间依赖和空间异质性。第4章和第7章分别探讨了空间依赖与空间异质性，重点介绍了探索性空间数据分析、空间权重矩阵、空间自相关统计量、空间回归等内容。空间权重矩阵描述了地理单元之间的空间关系，通过构建权重矩阵可以进行空间滞后、全局和局部空间自相关分析，地理加权回归等方法。空间数据蕴含了丰富的位置信息，与空间数据位置有关的重要空间概念是邻接和距离。邻接关系和距离关系反映了地理现象或空间实体属性值之间的空间依赖，对于空间数据分析具有重要意义。 空间依赖是一个区域某种地理现象或空间实体属性值与邻近区域同一地理现象或空间实体属性值的相关程度的体现。而邻接关系是通过构建空间权重矩阵来描述的，包括了Rook相邻和Bishop相邻两种情况。Rook相邻指的是两个地理单元有共同边界，而Bishop相邻指的是两个地理单元有公共顶点，通过这些关系可以构建出空间数据的权重矩阵。 另外，空间自相关统计量也是空间数据分析中的重要内容之一。它可以帮助我们判断数据是否具有空间相关性，包括了全局空间自相关和局部空间自相关。全局空间自相关可以检验整体上的数据空间相关性，而局部空间自相关则可以发现空间数据的局部集聚或散布情况。在进行空间回归分析时，地理加权回归以及混合地理加权回归等方法也是非常有用的工具。 在空间数据分析中，空间趋同和空间趋异也是需要关注的内容。空间趋同描述了相邻地理单元之间在某些特征上趋于相似，而空间趋异则相反，描述了相邻地理单元之间在某些特征上差异较大的情况。这些特征在进行地理加权广义线性回归、时空地理加权回归等分析时都需要考虑进去。 总的来说，空间数据分析涉及了多个概念和方法，包括了空间自相关、空间回归、地理加权回归、空间权重矩阵构建等多个方面。空间依赖和空间异质性是空间数据分析的核心内容，通过对这些内容的研究可以更好地理解和利用空间数据，为地理科学和社会科学的研究提供更多的有效工具和方法。