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geoda空間自相關(guān)分析中文版

v1.20 官方最新版 geoda空間自相關(guān)分析中文版 網(wǎng)友評分:8

同類相關(guān)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(guān)分析功能,應(yīng)用范圍非常之廣泛,非常適合專業(yè)人士來使用,集成了眾多的空間相關(guān)算法,可以進(jìn)行聚類和空間分析,小編為大家?guī)淼氖侵形陌姹荆瑲g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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析視角。

geoda是由 luc anselin 博士和其團(tuán)隊開發(fā)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(shù)據(jù)分析(esda)的方法,比如空間自相關(guān)統(tǒng)計(spatial autocorrelation statistics)和基本的空間回歸分析(spatial regression analysis)。

從2003年2月geoda發(fā)布第一個版本以來, geoda的用戶數(shù)量 成倍的增長。截止2017年6月,geoda的用戶數(shù)量已經(jīng)超過了20萬。 包括哈佛,麻省理工、康奈爾等著名大學(xué)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(jìn)展”。

geoda最新發(fā)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(jīng)典的(非空間)聚類分析方法(pca,k-means,hierarchical聚類--詳細(xì)請參考hoon et al's 2013 "c clustering library")。同時geoda也支持更多的空間數(shù)據(jù)格式,支持時空數(shù)據(jù),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(shù)的空間自相關(guān)圖(nonparametric spatial autocorrelation--correlogram),以及靈活的數(shù)據(jù)分類方法(flexible data categorization)。

geoda特色

geoda支持更多的空間數(shù)據(jù)格式

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

通過相互關(guān)聯(lián)的地圖和圖表探索統(tǒng)計結(jié)果

與在地圖中可視化原始數(shù)據(jù)的程序相比,geoda 側(cè)重于通過鏈接的地圖和圖表探索統(tǒng)計測試和模型的結(jié)果。

探索多種空間數(shù)據(jù)分類

geoda中文版

使用新的類別編輯器,您可以探索結(jié)果對數(shù)據(jù)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(diào)整的類別。

時空模式分析

您現(xiàn)在可以在新的時間編輯器中跨時間段對同一變量進(jìn)行分組,以探索跨空間和時間的統(tǒng)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(jié)果。

添加包括nokia和cartodb提供的底圖(basemap)

如果您的空間數(shù)據(jù)被投影(.prj 文件),您現(xiàn)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(jié)果。

時空數(shù)據(jù)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(nèi)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(jié)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(guān)系

geoda官方版

散點圖矩陣允許您一次探索多個二元相關(guān)性。在此示例中,顯示了舊金山選定、未選定和所有警區(qū)的回歸斜率,以探索四種犯罪類型之間的關(guān)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(tǒng)計上相關(guān)。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(guān)聯(lián)局部指標(biāo)擴(kuò)展了 geary 的 c。這適用于法國“道德統(tǒng)計”的經(jīng)典數(shù)據(jù)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(chǎn)犯罪和識字率的顯著關(guān)聯(lián)(右圖)。

集成經(jīng)典的數(shù)據(jù)聚類方法分析空間數(shù)據(jù)

您現(xiàn)在可以映射幾種經(jīng)典非空間聚類技術(shù)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(shù)據(jù),下面的地圖顯示了財產(chǎn)犯罪、識字率和自殺的本地集群。

檢測空間相關(guān)性邊界閾值

當(dāng)相鄰對的值不再相關(guān)時,非參數(shù)空間自相關(guān)測試(相關(guān)圖)現(xiàn)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(guān)統(tǒng)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(fā)現(xiàn)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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