空间统计分析发展前沿

《空间统计分析发展前沿》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、空间统计分析发展前沿季民河华东师范大学2010年5月10日哈佛大学：20个社会科学领域重大难题“社会性”是如何和为何变成“生物性”的？社会如何创建或重建强大而有效、富有活力的机构？如何应对“黑天鹅”事件？。。。。。。如何衡量学术价值？人类如何提高集体智慧？。。。。。。什么造成社会网络中的聚集现象？共同环境的作用有多大？物以类聚，人以群分的效果呢？相互影响的作用呢？它们又是怎样发生作用的？。。。。。。空间统计分析问题的正式提出经典统计学理论假设：观测独立性现实背景：截面数据的空间自相关分析空间数据时建模失误和有偏估计空间统计学观测非独立性，容许

2、自相关空间滞后相关，空间误差相关经典统计学空间统计学JohnSnow(1813–1858)空间统计学以具有地理空间信息特性的事物对象的空间相互作用及变化规律为研究对象，将统计学和现代图形计算技术结合起来，用直观的方法展现空间数据中所隐含的空间分布、空间模式以及空间相互作用等特征空间计量经济学在区域科学模型的统计分析中，研究由空间引起的各种特性的一系列方法空间计量经济学的发展源于空间统计学，二者在发展过程中相互促进，空间统计学更侧重数据驱动的研究方法，而空间计量经济学更侧重于模型驱动的研究方法。空间统计分析和空间计量经济学始于计量革命及区域经济

3、学者对空间概念重要性的认识Moran(1950)首次引出空间自相关测度Matheron(1963,1967)提出地理统计的克里金方法Cliff&Ord(1973,1981)出版专著，明确定义“空间自相关”概念，提出了空间依赖度统计评估步骤，奠定了空间回归模型的基础Paelinck（1974）在荷兰统计协会年会上首次提出“空间计量经济学”—SpatiaEconometrics的名词PaelinckandKlaassen（1979）进一步定义空间计量经济学的5个研究领域Tobler（1979）提出地理学第一定律（Tobler’sfirstlaw）

4、Anselin（1988）发表的“空间计量经济学：方法和模型”成为空间计量经济发展的里程碑。空间计量经济学是计量经济学的一个分支，研究的是如何在横截面数据（Cross-sectionalData）和面板数据（PanelData）的回归模型中处理空间相互作用（空间自相关）和空间结构（空间不均匀性）。阶段1.上世纪60s-80s（Preconditionsforgrowth）对阶段I理论和方法的发展，应用软件开始出现，且逐渐得到应用计量经济学领域的认可。Getis&Ord(1992)提出G统计量，聚焦于空间异质性的局域统计Anselin(1995

5、)提出LISA(空间自相关的局域指标)Florax(1996)提出SimpleDiagnosticTestsforSpatialDependenceGetisandYing(1997)提出SpatialFilter(空间滤波)Kelejian-Prucha(1998,1999)提出GM(广义距估计)LeSage(1999)开发Webbook+MatlabCode阶段2.上世纪90年代（Takingoff）应用软件1992SpaceStatS+SpatialStats1999Matlabroutines理论和方法趋于完善成熟，应用软件种类增多，

6、并逐渐得到理论计量经济学领域的认可计量经济学著作中开始出现空间计量经济学的正规介绍-Andrews,Baltagi,Lee,Pesaran,Robinson前沿动态指向了空间外部性及其溢出的分析-Anselin(2003)、Fingleton(2003)、Audretsch(2003)空间计量拓展到传统的面板数据模型中--SpaitalPanel-Anselin,Elhorst,Lesage,Baltagi阶段3.21世纪初期（Maturity）应用软件SpaceStatS+SpatialStatsGeoDaScripts/Marcos(SA

7、S,Stata,Rats)Matlabroutines(spatialpanel)ArcGISspatialstatisticaltoolbox空间依赖性基于区域的数据聚集方式（边界不能反映样本数据的基础过程特征）区域间的空间互动（基础过程的内在特征）空间异质性各地内在的独特性质（自然条件和社经因素）局部变化一致，全局变化不一致各向同性（平稳）和各向异性（非平稳）可塑面积单元问题空间数据的统计测度易受空间单元组织形式的影响。（尺度效应、划区效应）不确定性空间采样时产生的空间不确定性，又称空间误差（spatialerror），包括测量误差、建模

8、误差等空间数据的特点探索性空间数据分析对样本数据性质的研究，没有先验的理论假设，通过对数据全面深入分析来了解其在空间分布、空间结构以及空间相互影响方面的特征（dat