空间数据分析软件GeoDa

GeoDa是一个开源和免费的空间数据分析软件. 该软件适用于社会学科，例如区域经济学，法律，政治学以及医学，地理和其他领域. 该软件支持时空数据，包括诺基亚和Carto. 提供的底图显示，均值比较图，散点图矩阵，非参数空间自相关图和灵活的数据分类方法.

GeoDa是一个免费的开源空间数据分析软件. 通过探索和建模空间模型，GeoDa为用户提供了空间数据分析的新视角.

GeoDa由Luc Anselin博士及其团队开发. 该程序提供了友好的用户界面和丰富的探索性空间数据分析（ESDA）方法，例如空间自相关统计（空间自相关统计）和基本空间回归分析.

自2003年2月发布第一个版本的GeoDa以来，GeoDa用户的数量呈指数增长. 截至2017年6月，GeoDa用户数量已超过200,000. 包括哈佛，麻省理工学院，康奈尔大学等在内的著名大学已在实验室中安装并使用了GeoDa软件. GeoDa软件得到了用户和媒体的广泛好评，被称为“一个非常重要的分析工具”，一个“制作精良的软件”好空间 软件，并具有“令人兴奋的进步”.

1. 软件界面

打开软件界面好空间 软件，如下所示:

2. 打开shp文件并导入columnbus.shp文件. 界面是:

导入columnbus.shp文件，具体步骤如下: 打开Geoda软件，单击文件-打开-选择文件-shapefile-相应的shp文件

打开后，界面为:

3. 导入对应的表数据

导入数据，相应的步骤是: 表-合并表数据

对应的数据是:

3. 创建权重矩阵

创建一个权重矩阵，单击“权重管理器”，然后单击“工具”，然后创建权重文件ID变量（其中包含的值必须是唯一的）或添加ID变量. 选择计算出的距离方法

4. 下一个空间-单变量Moran的I

下一个空间-单变量莫兰的我

单击“确定”以获取结果图片

此外，我们对区域Moran指数进行了可视化分析（LISA），以使其更直观，更清晰地显示区域的局部自相关关系: 空间-局部单变量Moran的I——聚类图和聚类图（显着性图）

5. 莫兰的I测试的P值

查看计算结果（P值为0.001 <0.05），0.006表示蒙特卡罗模拟999次，所有moran'I的真实分布，moran'I的真实分布在千位中排名第一.

6. OLS模型估计

7. SEM / SAR模型估计

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