常用的局部插值方法-空间统计分析ppt

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

黑色背景下的“地统计”工具栏用起来还挺顺手的。ArcGIS 里的这个工具，专门搞空间数据统计和插值，适合那种需要做点地理建模的项目。是像克里格插值、等值线绘制这些，用它来跑一遍，效果蛮稳定的。 ArcGIS 的地统计工具里，最常用的就是插值模块。尤其是做克里格插值的时候，参数可调的地方挺多，比如变异函数类型、模型选择、邻域设置这些，稍微摸一摸就明白套路了。 想了解插值原理的，推荐看看这篇：空间数据插值的原理。讲得比较浅显，蛮适合入门。 如果你打算拿实际城市数据练练手，像这篇基于兰州住宅价格的案例（点我看），就挺有参考价值的。数据源找好了，几步下来就能做出一张还不错的热力图。 另外想看点技术 P

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。

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

全局空间自相关的Moran指数反映了区域单元属性值的空间邻接程度。Geary系数与Moran指数存在负相关关系。Patrick A.P.Moran（1917-1988）提出了Moran指数和Geary系数，这两个指标用于度量空间自相关的全局性。全局空间自相关概念总结了在整个空间范围内的空间依赖程度。

建立趋势面模型(1)首先采用二次多项式进行趋势面拟合，用最小二乘法求得拟合方程为

本讲内容探索性空间统计分析的方法，着重探讨地理信息系统中的统计分析技术。

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。