探索性空間統(tǒng)計分析(編輯修改稿)
2025-06-09 00:38 本頁面
【文章內容簡介】 在著哪幾種不同的實體 。 將 Moran散點圖與 LISA顯著性水平相結合 ， 也可以得到所謂的 “ Moran顯著性水平圖 ” ，圖中顯示出顯著的 LISA區(qū)域 ，并分別標識出對應于 Moran散點圖中不同象限的相應區(qū)域 。 二、應用實例（ 1） 中國大陸 30個省級行政區(qū)人均 GDP的空間關聯(lián)分析 根據各省（直轄市、自治區(qū)）之間的鄰接關系，采用二進制鄰接權重矩陣，選取各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)） 1998— 2022年人均 GDP的自然對數，依照公式計算全局 Moran指數 I，計算其檢驗的標準化統(tǒng)計量 Z（ I），結果如下表所示。 年份 I Z P 1998 5 0 1999 9 1 0 2022 2 8 0 2022 9 2 0 2022 3 6 0 從表 中 可以看出 ， 在 1998— 2022年期間 ， 中國大陸 30個省級行政區(qū)人均 GDP的全局 Moran指數 均為正值；在正態(tài)分布假設之上 ， 對 Moran指數檢驗的結果也高度顯著 。 年份 I Z P 1998 5 0 1999 9 1 0 2022 2 8 0 2022 9 2 0 2022 3 6 0 這就是說 ， 在 1998— 2022年期間 ， 中國大陸 30個省級行政區(qū)人均 GDP存在著顯著的 、 正的空間自相關 ， 也就是說各省級行政區(qū) 人均 GDP水平的空間分布并非表現出完全的隨機性 ， 而是表現出相似值之間的空間集聚 。 年份 I Z P 1998 5 0 1999 9 1 0 2022 2 8 0 2022 9 2 0 2022 3 6 0 其空間聯(lián)系的特征是：較高人均 GDP水平的省級行政區(qū)相對地趨于和較高人均 GDP水平的省 級行政區(qū) 相鄰 ， 或者較低人均GDP水平的 省級行政區(qū) 相對地趨于和較低人均 GDP水平的 省級行政區(qū) 相鄰 。 年份 I Z P 1998 5 0 1999 9 1 0 2022 2 8 0 2022 9 2 0 2022 3 6 0 檢驗結果表明 ， 貴州 、 四川 、 云南西部3省的 Z值在 ， 重慶的 Z值在 ， 該 4省市在空間上相連成片分布 。 而且 ， 從統(tǒng)計學意義上來說 ， 與該區(qū)域相鄰的省區(qū) ， 其人均 GDP趨于為同樣是人均GDP低值的省區(qū)所包圍 。 由此形成人均 GDP低值與低值的空間集聚 ， 據此可認識到西部落后省區(qū)趨于空間集聚的分布特征 。 東部的江蘇 、 上海 、 浙江三省市的 Z值在 ， 天津的 Z值在 。而東部上海 、 江浙等發(fā)達省市趨于為一些相鄰經濟發(fā)展水平相對較高的省份所包圍 ， 東部發(fā)達地區(qū)的空間集聚分布特征也顯現出來 。 以 （ Wz,z） 為坐標 ， 進一步繪制 Moran散點圖 可以發(fā)現
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