地理建模-经典统计建模方法(一).pptx

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1、回顾地理建模的思维导向问题导向范式导向方法导向回顾地理建模的基本原则简单明了原则量纲一致性原则依据充分原则形式标准原则易操作性原则回顾地理建模的数据内部数据和外部数据原生数据和次生数据数据源：实验和非实验数据的其他分类方法离散数据和连续数据光滑数据和不光滑数据……数据的精确性和准确性回顾地理数据在地理建模中起到的作用确定模型中的参数与初值检验模型的正确性、合理性和有效性回顾——建立地理模型的基本步骤第一步：根据研究目的，划定系统边界，研究系统与外界环境之间的关系。第二步：研究系统机理，找出主要因素、确定主要变量，为系统模型的建立准备必要的条件。第三步：建立模型。第四步：模型检验与修正。第五步：

2、模型的地理学解释与应用。是是否回顾——地理模型的应用方面应用领域说明分布型分析对地理要素的分布特征及规律进行定量分析相互关系分析对地理要素、地理事物之间的相互关系进行定量分析分类研究对地理事物的类型和各种地理区域进行定量划分网络分析对水系、交通网络、行政区划、经济区域等的空间结构进行定量分析趋势面分析运用恰当的数学方法计算出一个空间曲面，并以这个曲面去拟合地理要素分布的空间形态，展示其空间分布规律空间相互作用分析定量分析各种“地理流”在不同区域之间流动的方向和强度系统仿真研究对真实系统进行模拟与仿真，达到揭示系统的运行机制与规律的目的过程模拟与预测研究通过对地理过程的模拟与拟合，定量地揭示地理

3、事物、地理现象随时间变化的规律，从而对其未来发展进行预测空间扩散研究揭示各种地理现象在地理空间的扩散规律空间行为研究对人类活动的空间行为决策进行定量的研究地理系统优化调控研究研究人地相互作用的地理系统的优化调控问题地理系统复杂性研究研究地理系统的复杂性问题回顾地理模型建立与应用的注意事项地理数据的筛选与质量检验问题模型的建立与检验问题与GIS结合的问题经典统计建模方法（一）常用的统计指标与参数、相关分析方法几种常用的统计指标与参数描述地理数据一般水平的指标平均值：反映了地理数据的一般水平。式中，为平均值。中位数：将各个数据从小到大排列，居于中间位置的那个数就是中位数。它也从一个侧面衡量地理数据

4、的一般水平。如果样本数是奇数时，中位数就是位置排在第的那个数据；如果样本数是偶数时，则排在中间位置的有两个数据，那么中位数就是这两个数的平均值。众数。众数就是出现频数最多的那个数。描述地理数据分布的离散程度的指标极差。所有数据中最大值与最小值之差，即离差。每一个地理数据与平均值的差，它代表着每一个地理数据与平均值的离散程度，其计算公式为离差平方和。从总体上衡量一组地理数据与平均值的离散程度，其计算公式为描述地理数据分布的离散程度的指标方差与标准差。它们是从平均概况衡量一组地理数据与平均值的离散程度。其中，方差是均方差的简称。其计算公式为标准差为方差的平方根，即如果以样本方差对标准差进行无偏估计

5、，则其计算公式为描述地理数据分布的离散程度的指标变异系数。它表示了地理数据的相对变化（波动）程度，其计算公式如下描述地理数据分布特征的参数标准偏度系数。它测度了地理数据分布的不对称情况，刻画了以平均值为中心的偏向情况，其计算公式为表示负偏，即均值在峰值的左边；表示正偏，即均值在峰值的右边；表示对称分布。描述地理数据分布特征的参数标准峰度系数。它测度了地理数据在均值附近的集中程度，其计算公式为标准正态分布的标准峰度系数表示地理数据分布的集中程度高于正态分布；表示地理数据分布的集中程度低于正态分布。例一：某农场各农田地块的面积地块编号123456789101112面积/hm212835035555

6、0724085296575计算：1、平均值、中位数、众数2、极差、离差、离差平方和、方差、标准差、标准差的无偏估计、变异系数3、标准偏度系数4、标准峰度系数相关回归分析相关分析与回归分析，是经典统计分析中最基本的方法。它们主要是从统计分析的角度，定量地分析地理要素之间的相关程度、拟合地理变量之间的数量关系。相关分析：揭示了地理要素之间相互关系的密切程度。地理要素之间相互关系密切程度的测定，主要是通过对相关系数的计算与检验来完成的。单相关系数的计算与检验若有两个地理要素x与y，它们的样本值分别为xi与yi（i=1,2，…，n）那么，它们之间的单相关系数由下式计算：为要素x与y之间的相关系数，它就

7、是表示该两要素之间的相关程度的统计指标，其值为[-1,1]。表示正相关，即两要素同向相关；表示负相关，即两要素异向相关；的绝对值越接近于1，表示两要素的关系越密切，越接近于0，表示两要素越不密切。当要素之间的相关关系求出之后，还需要对所求得的相关系数进行检验。一般情况下，相关系数的检验，是在给定的置信水平下，通过查相关系数检验的临界值表来完成的。偏相关系数的计算ThankYou!