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1元价空包网:物流业集聚的空间自相关性分析

2020/5/7      来源: 空包网
  1元价空包网:探索性空间数据分析是空间统计学中比较成熟的一种方法,该方法通过将描述数据 的空间分布可视化,展示数据的空间结构,从而识别空间数据的异常值,揭示现象之间 的空间相互作用机制,反映事物空间上的联系和演化规律刃]。探索性空间数据分析方法 通过可视化手段揭示出地理事物某一属性同其他事物同种属性之间的空间联系,现已被 广泛应用经济、人口、企业空间分布等方面的研究。
  
  1元价空包网:研究方法
  
  常用的判断产业聚集和空间集聚的指数有全局空间自相关Moran?s I指数、局域 Mown指数、G统计量和Moran散点图。全局空间自相关指数从整体上反映出研究区域 范围内具有相似属性的观测值空间关联程度,该指数对局部和小范围内的空间集聚特征 不能准确地描述;局部空间自相关克服了全局自相关指数的缺点,可以通过局部空间自 相关指标对事物空间关联的局部特征进行描述,反映出观测值高值和低值的局部空间关 联特征,以及各区域单元对全局空间自相关的贡献。
  
  1元价空包网:全局空间自相关分析
  
  在实际空间自相关分析中,经常使用全局空间自相关Moran5s /指数进行全局空间
  
  自相关分析。Moran?s I可以用公式(3-8)计算网:
  
  其中屯、厂为各地区指标值,元为各地区指标的平均值,52=-^(xf-x)2,叫为空 间权重矩阵元素,〃为地区总数。
  
  全局空间自相关Moran?s /指数的取值范围介于-1到1之间,小于0表示各区域间 为空间负相关,大于0表示各区域间空间正相关,等于0表示各区域无空间相关性。
  
  Morals/指数近似服从期望值为E⑴、方差为V(/)的正态分布,检验统计量为标 准化Z值,可以用公式(3-9)检验区域间是否存在空间自相关关系。
  
  I—E⑴
  
  1元价空包网:局部空间自相关分析
  
  空间关联局部指标(LISA: Local Indicators of Spatial Association)是探索性空间数 据分析的主要构成内容。Anselin (1995)刖】认为采用LISA分析时需满足两个条件:(1) 每个区域空间观测单元的LISA描述了围绕该区域单元显著的相似值空间单元之间空间 集群程度;(2)所有空间单元的LISA之和与对应的全局空间关联指标成比例。常用的 局域空间自相关衡量指标为局域Moran /系数,其本质是将Moran /分解到各个区域单 元。其计算如公式(3-10)所示。
  
  (3-10)
  
  式中兀、元、力、w□•含义与上文相同,其中S,=—工(兀-元尸。 斤7=1
  
  LISA的检验:
  
  (3-11)
  
  1元价空包网:通过LISA集聚图,可以将物流产业集聚划分HH (High-High)型、LL(Low- Low ) 型、LH (Low -High)型和HL (High- Low)型四种类型。HH型代表高物流产值的地 区被同是高物流产值的地区所包围;LL型代表低物流产值的地区被同是低物流产值的 地区所包围;LH型代表低物流产值的地区被高物流产值的地区所包围;HL型代表高物 流产值的地区被低物流产值的地区所包围。其中,HH型和LL型属于正的空间相关性, 表示相似特征的区域相邻,LH型和HL型属于负的空间相关性,表示差异特征的区域 相邻。
  
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