空间自相关诊断：GeoDa教程-线性与二次趋势面模型

本篇内容主要介绍了空间自相关诊断在地理空间数据分析中的应用，特别是在使用GeoDa这款软件进行统计分析时的过程。作者以单片机驱动DM9000网卡芯片的数据为例，详细讲解了如何通过二次趋势面模型来检测空间自相关性。 首先，空间自相关诊断是模型诊断的重要组成部分，通过计算并报告六个统计量，如图23.22的线性趋势面和图23.23的二次趋势面，以评估数据中的潜在空间相关模式。这些统计量均基于同一权重矩阵，通常是Baltrook.GAL，用户可以选择使用空间权重来检验残差。 Moran's I是诊断中的一项关键指标，它与散点图中的值一致（对于二次趋势面为0.200899）。选择Moran's I选项会在诊断结果中提供Z值和相应的P值，用于判断空间自相关是否显著。线性和二次趋势面模型中的Moran统计量都显示出高度显著性，表明存在空间相关性。尽管Moran's I在检测模型设定误差方面表现出色，但在选择具体模型规格时，Lagrange乘数检验统计量提供了更多参考。 Lagrange乘数检验包括五个统计量，分别针对空间滞后模型（LM-Lag和Robust LM-Lag）、空间误差模型（LM-Error和Robust LM-Error）以及更高阶的空间滞后和误差项模型（LM-SARMA）。虽然LM-SARMA在实际应用中可能不常用，但它提供了完整性的检验。在GeoDa中，specification搜索通常依据Lagrange乘数而非Moran's I来进行。 值得注意的是，GeoDa是一款强大的地理空间数据分析工具，由Luc Anselin开发，并且该手册是基于ICPSR暑期空间分析课程的教学资料。手册包含了实验数据、简要指南和实例，适用于GeoDa 0.95i版本。使用该软件时，应关注版本更新和可能存在的细微差异，以及样本数据的来源和用途。 本篇内容涵盖了空间自相关诊断在GeoDa中的应用，特别是通过二次趋势面模型来识别和解释数据中的空间结构，同时强调了不同统计量在诊断中的作用和选择模型规格的重要性。此外，它还提供了关于GeoDa软件本身及其使用的背景信息。