单片机驱动DM9000网卡芯片调试：过度危险地图功能详解

本篇文章详细介绍了如何在GeoDa这款地理信息系统软件中使用"过度危险地图"功能，以进行公共健康数据分析。该功能主要用于计算和可视化特定区域的死亡率与标准的比较，以发现是否存在异常的疾病负担或风险。首先，用户需在数据表中添加相关信息，如RLFW68变量，这是一个用于标识死亡率的数据。通过Box plot工具，可以选择并查看其中的离群值，比如Logan、Highland和Hocking县，确认它们的人口基数POPFW68是否有异常。 在创建过度危险地图时，GeoDa的Map>Smooth功能扮演关键角色。用户选择LFW68作为事件变量，POPFW68作为基数，计算出每个县的过度危险比率，即观察到的比率与整体平均比率的比值。这个平均比率不是单一县份的比率平均，而是基于所有事件与总危险人口的比值，例如全州白人女性的死亡人数与相应人口总数的比例。 地图上，危险程度低于平均值的县以蓝色表示（危险比小于1），而高于平均值的县则用红色表示（危险比大于1）。在图13.10所示的地图中，图例是硬编码的，可以直观地看到各个县的风险状况。原先的离群值在过度危险比率上表现为2到4的比例，这表明它们的死亡风险显著高于平均。 文章提供了一个实际操作步骤指南，帮助用户理解如何运用GeoDa的统计分析工具进行空间数据的深入探索，这对于公共卫生研究人员、地理学者以及数据分析人员来说是一项有价值的技能。同时，作者也提醒读者，使用示例数据应仅限于学习和练习，样本数据可以从SAL网站下载，并且随着软件更新，可能会有轻微差异，但最新的文档通常会提供最新指引。整个过程展示了GeoDa在空间数据处理和可视化中的实用性和灵活性。