建立趋势面模型-空间统计分析PPT

本课程资源采用探索性空间分析工具模块，评估北京市建国以来的经济发展模式。

ARCGIS 做空间统计，挺有意思的。它通过结合统计学方法来空间数据，可以帮你研究地理现象的空间分布模式，真的是环境科学、城市规划等领域必备的工具。最开始，你得确保有**Geostatistics 模块**的许可，这个在 ARCGIS 里可以通过设置加载。准备好你的数据，比如气象站点的观测数据、地理边界图层等。接下来就可以开始搞探索性空间数据了，比如通过直方图、正则 QQ 图来数据的分布情况。你还可以用**Voronoi 图**来可视化影响范围。最重要的步骤就是克立金插值，帮你根据空间数据预测其他未观测点的数值。，ARCGIS 了一个强大的数据平台，通过合理设置和使用，你可以得出精准的空间统计

常用的局部插值方法t最邻近点法/泰森多边形法t反距离加权法IDW t样条插值spline t克里金插值法kriging

这份演示文稿详细介绍了空间统计分析的基础概念和Geoda软件的操作方法，内容实用易懂。

汇聚全球空间统计领域专家智慧，本书深入探讨空间数据分析方法与应用，为相关研究人员提供全面指导。

呈现 20 套精美的商务 PPT 图表，涵盖商业统计分析的各个方面。

边界插值法的统计思路，蛮适合搞土壤或景观空间的朋友。整体插值方法的核心想法就是：边界外的变化不重要，重要的都发生在边界上，边界里的区域就按“差不多一样”。嗯，这种模型说白了就像“一个图斑一类属性”，适配做地理制图、环境建模这些。 模型用得最多的是ANOVAR（标准方差），说白了就是不同区域之间是不是有显著差异，换句话说：你这几个图斑真有区别吗？配合像ArcGIS这种工具，做空间插值的效果还挺不错，效率也高，逻辑也清晰。 如果你平时用SPSS或者Excel做数据，那你会发现这个方法跟你平常做的单因素方差其实差不多，迁移起来不难。甚至用MATLAB也能直接跑一套流程，代码还挺直白的。 不过要注意哦

变异函数的空间统计方法，是搞空间数据的老朋友了。它的核心是用来衡量空间变量之间的相似度，听着有点抽象，简单说就是你拿一个变量，比如地下水位，看看它在不同位置上变化的规律。你只要理解了γ(h)这个半变差函数公式，空间数据就能得心应手了。 一维空间里，变异函数的定义其实挺直白：两个点之间值的差的平方的平均数的一半，就是它的变异函数值。用在地质、环境监测这些场景多，像测污染物分布、矿产资源预测都离不开它。 如果你是用 MATLAB 的，资源也挺多的，像这个变异函数计算公式 MATLAB 地质统计就写得蛮清楚的，代码也不复杂。 要深入点看性质解析，可以点变异函数性质解析；如果想搞清楚变异函数和协方差函

克立格插值法的空间变量估计思路，挺适合搞地理信息系统或环境模拟的你。它不像普通插值那么死板，是根据已有点的空间分布和它们之间的“关系”来估算未知点的值。嗯，说白了，就是有点像“聪明”版本的平均值估计。对了，它背后用的是变异函数，这玩意儿专门用来量化两个点之间的“差异随距离的变化”，说难也不难，R 语言里甚至能直接画图看趋势，用ggplot就挺方便的。方法本身比较偏统计那一挂，但对结果要求高、想要线性无偏最优估计的项目，还真少不了它。估值时，它会选一个“合理范围”内的采样点来参与计算，减少远点干扰。你也可以配合自相关函数来微调模型，响应会更自然。如果你正好在做空间数据、搞土壤采样、或者气象建模，