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    geoda空間自相關分析中文版

    v1.20 官方最新版 geoda空間自相關分析中文版 網友評分:8

    同類相關軟件

    軟件介紹

    geoda軟件官方最新版提供了非常實用的空間自相關分析功能,應用范圍非常之廣泛,非常適合專業人士來使用,集成了眾多的空間相關算法,可以進行聚類和空間分析,小編為大家帶來的是中文版本,歡迎有需要的朋友下載體驗!

    官方介紹

    geoda是一個免費、開源的空間數據分析軟件。 通過探索和建?臻g模式,geoda向用戶提供了全新的空間數據分析視角。

    geoda是由 luc anselin 博士和其團隊開發的. 該程序提供了友好的用戶界面以及豐富的用于探索性空間數據分析(esda)的方法,比如空間自相關統計(spatial autocorrelation statistics)和基本的空間回歸分析(spatial regression analysis)。

    從2003年2月geoda發布第一個版本以來, geoda的用戶數量 成倍的增長。截止2017年6月,geoda的用戶數量已經超過了20萬。 包括哈佛,麻省理工、康奈爾等著名大學都在實驗室中安裝并使用geoda軟件。geoda軟件得到了用戶和媒體廣泛的好評,被稱之為“一個非常重要的分析工具”,“一款制作精良的軟件”,有著“激動人心的進展”。

    geoda最新發布的版本是1.20。新版本包含了很多新的功能,比如:單變量和多變量的局部geary聚類分析,集成了經典的(非空間)聚類分析方法(pca,k-means,hierarchical聚類--詳細請參考hoon et al's 2013 "c clustering library")。同時geoda也支持更多的空間數據格式,支持時空數據,支持包括nokia和carto提供的底圖(basemap)顯示,均值比較圖表(averages charts),散點圖矩陣(scatter plot matrices),非參數的空間自相關圖(nonparametric spatial autocorrelation--correlogram),以及靈活的數據分類方法(flexible data categorization)。

    geoda特色

    geoda支持更多的空間數據格式

    引入gdal軟件庫后,geoda目前可以支持多種矢量數據格式,包括:esri shapefile, esri geodatabase, geojson, mapinfo, gml, kml等。 同時geoda也能從表格數據(如:.csv, .dbf, .xls, .ods)中通過制定坐標數據(x,y或者經緯度)來創建點空間數據。 geoda也能讓用戶將感興趣的、選中的數據另存為一個新的矢量數據。

    通過相互關聯的地圖和圖表探索統計結果

    與在地圖中可視化原始數據的程序相比,geoda 側重于通過鏈接的地圖和圖表探索統計測試和模型的結果。

    探索多種空間數據分類

    geoda中文版

    使用新的類別編輯器,您可以探索結果對數據分類閾值變化的敏感程度。在此示例中,條件映射(右)中的閾值基于可在類別編輯器(左)中調整的類別。

    時空模式分析

    您現在可以在新的時間編輯器中跨時間段對同一變量進行分組,以探索跨空間和時間的統計模式。然后使用時間播放器探索隨著時間推移視圖變化的結果。

    添加包括nokia和cartodb提供的底圖(basemap)

    如果您的空間數據被投影(.prj 文件),您現在可以將底圖添加到任何地圖視圖,包括聚類地圖,以獲得更好的方向和地面真實結果。

    時空數據的均值比較

    新的平均值圖表比較了隨時間和/或空間取平均值的值,并測試這些平均值的差異是否顯著。例如,首先選擇是要比較同一時間段內選定觀測值與未選定觀測值的均值,還是比較不同時間段的所有觀測值。一個基本的前后/影響控制測試然后表明您的結果是否隨時間和空間變化(使用 f 測試和差異中的差異測試)。

    檢測多元空間關系

    geoda官方版

    散點圖矩陣允許您一次探索多個二元相關性。在此示例中,顯示了舊金山選定、未選定和所有警區的回歸斜率,以探索四種犯罪類型之間的關系。

    檢測隨時間的變化在空間上聚集

    使用全局或局部微分 moran?s i 測試來確定給定位置的變量隨時間的變化是否與其鄰居的變量在統計上相關。例如,這張本地 (lisa) 集群地圖顯示了 2002 年至 2008 年期間紐約兒童比例變化較大的熱點(以及變化較小的冷點)。

    單/多變量的空間聚類分析

    luc anselin (2017)最近用新的空間關聯局部指標擴展了 geary 的 c。這適用于法國“道德統計”的經典數據集(guerry,1833 年),以顯示識字率的顯著高和低空間集中度(左圖)以及財產犯罪和識字率的顯著關聯(右圖)。

    集成經典的數據聚類方法分析空間數據

    您現在可以映射幾種經典非空間聚類技術的模式,包括主成分分析(左圖)、k 均值(右上)和層次聚類(右下)。使用與上例相同的數據,下面的地圖顯示了財產犯罪、識字率和自殺的本地集群。

    檢測空間相關性邊界閾值

    當相鄰對的值不再相關時,非參數空間自相關測試(相關圖)現在可用于確定距離閾值。

    軟件亮點

    空間回歸分析(spatial regression analysis)

    空間自相關統計(spatial autocorrelation statistics)

    單變量和多變量的局部Geary聚類分析

    (非空間)聚類分析方法(PCA)等

    geoda軟件安裝步驟

    因為下載的是中文版安裝包,所以選擇簡體中文即可。

    記得一路都選擇簡體中文。

    一直下一步,點擊安裝即可。

    完成之后,開始中打開geoda,會發現是中文界面,省事兒不少。

    軟件截圖

    下載地址 電腦版

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