简介:摘要 :借助空间统计模型的引入,可以从空间角度和可视化的方向认识并解决区域经济发展问题。空间统计分析方法在国外社会和行为科学的研究中应用广泛,常用作探索社会现象的空间模式和异常分布。空间自相关(Spati M Autocorrelation)是空间统计学研究中的一个重要方法,是在所研究的空间中,在某区域和周围区域之间,就某种特征值,通过统计分析方法,进行空间自相关程度的计算。本篇文章旨在基于Arcgis软件分析2009-2018年甘肃省县域人均GDP的空间关联性。
简介:摘要目的探索不同空间权重矩阵对我国人群心血管疾病(CVD)死亡空间自相关分析结果的影响及其适用性。方法使用全国人口死亡信息登记管理系统死因监测数据,构建基于邻接关系的Rook矩阵、Queen矩阵,以及基于距离关系的K最近邻矩阵、距离阈值矩阵,分别进行2018年我国区县水平CVD死亡全局及局部空间自相关分析。结果使用4类26种空间权重矩阵分析我国CVD死亡全局自相关均有统计学意义,全局 Moran’s I统计量在一阶Rook矩阵(0.406)、一阶Queen矩阵(0.406)、5个空间单元K最近邻矩阵(0.409)以及距离阈值100 km(0.358)时达到最大。同时,我国CVD死亡呈现局部聚集性分布,不同空间权重矩阵在探测CVD死亡 “高-高”“低-低”“高-低”“低-高”空间聚集性方面存在一定差异。结论我国CVD死亡存在显著全局及局部自相关性。结合不同的空间权重矩阵进行综合分析,有助于深入掌握我国区县水平CVD死亡空间分布特征,为有针对性地CVD早死区域防控、合理配置资源提供依据。
简介:摘要院选取云南省2008-2012年各州市的GDP数据,运用空间统计分析方法对其区域经济发展的空间关系、时空变化特点进行研究,并初步探索游客数量与区域经济间的时空关系。