GeoDa - GeoDa

GeoDa'nın Ana GUI'si. Ana pencere Kolombiya Belediyelerinin haritasını görüntüler

GeoDa ücretsiz bir yazılım paketidir. mekansal veri analizi, coğrafi görselleştirme, mekansal otokorelasyon ve mekansal modelleme.

OpenGeoDa Legacy GeoDa'nın çapraz platform, açık kaynak sürümüdür. Legacy GeoDa yalnızca Windows XP'de çalışırken, OpenGeoDa farklı sürümlerinde çalışır pencereler (dahil olmak üzere XP, Vista, 7, 8 ve 10 ), Mac os işletim sistemi, ve Linux. Paket, başlangıçta Uzaysal Analiz Laboratuvarı tarafından geliştirilmiştir. Urbana-Champaign'deki Illinois Üniversitesi yönetimi altında Luc Anselin. 2016'dan itibaren geliştirme, Mekansal Veri Bilimi Merkezi'nde devam ediyor (CSDS) -de Chicago Üniversitesi. [1]

GeoDa, mekansal analiz, çok değişkenli keşifsel veri analizi ve küresel ve yerel mekansal otokorelasyon. Aynı zamanda temel doğrusal regresyon. Mekansal modellere gelince, hem uzaysal gecikme modeli ve mekansal hata modeli ikisinin de tahmin ettiği maksimum olasılık, dahildir.

OpenGeoDa, GNU GPL sürüm 3.0.[2]

Tarih

GeoDa, daha önce DynESDA adı verilen, eski modelin altında çalışan bir modülün yerini aldı. ArcView 3.x keşifsel uzamsal veri analizi yapmak için (veya ESDA). GeoDa'nın mevcut sürümleri artık bir sistemdeki ArcView veya diğer GIS paketlerinin varlığına bağlı değildir.

İşlevsellik

GeoDa'daki projeler temelde bir şekil dosyası Kafes verilerini tanımlayan ve bir öznitelik tablosu .dbf biçiminde. Öznitelik tablosu GeoDa içinde düzenlenebilir.

Paket, keşifsel veri analizi ve coğrafi görselleştirme konusunda uzmanlaşmıştır; burada dinamik bağlantı ve fırçalama. Bu, kullanıcının bir projede birden çok görünümü veya penceresi olduğunda, bunlardan birinde bir nesnenin seçilmesi, diğer tüm pencerelerde aynı nesneyi vurgulayacağı anlamına gelir.

GeoDa ayrıca histogramlar, kutu grafikleri, Dağılım grafikleri verilerin basit keşif analizlerini yapmak. Bununla birlikte en önemli şey, bu istatistiksel cihazları haritalama ve kullanıcıların üzerinde çalıştıkları olgunun uzamsal dağılımı ile ilişkilendirme yeteneğidir.

Çok Değişkenli ESDA: Kolombiya belediyelerinin çeşitli özelliklerindeki ilişkileri keşfetmekle bağlantılı çok sayıda görüş.

GeoDa'da dinamik bağlantı ve fırçalama

Dinamik bağlama ve fırçalama kullanıcıların etkileşimli olarak şüpheli verilerin uzamsal düzenleme modellerini keşfetmesine veya onaylamasına veya bunların varlığını başka şekilde atmasına olanak tanıyan güçlü cihazlardır. Kullanıcıların, verileri işlemek ve yararlı istatistiksel sonuçlar elde etmek için aksi halde çok ağır bilgisayar rutinleri gerektirebilecek mekansal düzenlemelerde verilerden bilgi çıkarmasına olanak tanır. İkincisi, uzman bilgisi ve yazılım yetenekleri açısından kullanıcılara oldukça pahalıya mal olabilir.

Anselin'in Moran dağılım grafiği

Ayrıca bakınız Mekansal ilişki göstergeleri

Uzayda küresel otokorelasyon modellerini keşfetmek için GeoDa'da bulunan çok ilginç bir cihaz Anselin'in Moran dağılım grafiği. Bu grafik bir standartlaştırılmış değişken içinde xstandartlaştırılmış değişkenin uzamsal gecikmesine karşı eksen. Uzaysal gecikme, komşu mekansal birimlerin etkilerinin bir özetinden başka bir şey değildir. Bu özet, çeşitli biçimler alabilen bir uzamsal ağırlık matrisi aracılığıyla elde edilir, ancak çok yaygın olarak kullanılan yakınlık matris. Bitişik matris, uzamsal birim j birim i'ye bitişik olduğunda (i, j) konumunda bir değerine sahip bir dizidir. Kolaylık sağlamak için bu matris, her bir değeri orijinal matrisin satır toplamına bölerek satırların toplamı bir olacak şekilde standartlaştırılmıştır.

Özünde, Anselin'in Moran saçılım grafiği, i konumundaki değişkenin komşu konumlardaki bu değişkenin değerlerine göre ilişkisini sunar. Yapısal olarak, dağılım grafiğindeki çizginin eğimi, Moran'ın I katsayısına eşdeğerdir. İkincisi, Küresel mekansal otokorelasyonu açıklayan iyi bilinen bir istatistiktir. Bu eğim pozitifse, pozitif uzamsal otokorelasyon olduğu anlamına gelir: lokasyondaki değişkenin yüksek değerleri ben komşuları olan yerlerde aynı değişkenin yüksek değerleri ile kümelenme eğilimindedir. benve tam tersi. Dağılım grafiğindeki eğim negatifse, bu, bir tür dama tahtası modeline veya konumdaki bir değişkendeki yüksek değerlerin olduğu bir tür uzamsal rekabete sahip olduğumuz anlamına gelir. ben komşu yerlerde daha düşük değerlerle aynı yerde bulunma eğilimindedir.

Moran, Columbus'taki suç komplosunu dağıttı

Anselin'in Moran dağılım grafiğinde, eğrinin eğimi hesaplanır ve grafiğin üstünde görüntülenir. Bu durumda, bu değer pozitiftir, yani suç oranı yüksek olan alanların yüksek oranlı komşulara sahip olma eğiliminde olduğu ve bunun tersi de geçerlidir.

GeoDa'da Global ve Yerel Analizler

Küresel düzeyde konuşabiliriz kümeleme, yani kümelenecek haritanın genel eğilimi; yerel düzeyde hakkında konuşabiliriz kümeler yani, kümelerin yerlerini tam olarak belirleyebiliyoruz. İkincisi, şu yöntemlerle değerlendirilebilir: Mekansal Birliğin Yerel Göstergeleri - LISA. LISA Analiz, komşu alanlarda yüksek değerlerle çevrili bir değişkenin yüksek değerlerinin, yani yüksek-yüksek kümeler olarak adlandırılan alanların nerede olduğunu belirlememizi sağlar. Aynı zamanda, düşük-düşük kümeler de bu analizden belirlenir.

Bu bağlamda analiz edilmesi önemli olan diğer bir fenomen türü, komşu konumlarda düşük değerlerle çevrili belirli bir konumda değişkenin yüksek değerlerini temsil eden aykırı değerlerin varlığıdır. Bu işlevsellik GeoDa'da Anselin'in Moran dağılım grafiği aracılığıyla mevcuttur. Bununla birlikte, bir değerin komşu yerlerdeki değerlere kıyasla yüksek olması gerçeğinin, bu ilişkinin istatistiksel önemini değerlendirmemiz gerektiğinden, mutlaka bir aykırı değer olduğu anlamına gelmediğini unutmayın. Başka bir deyişle, kümelenme gibi görünen veya kümelerin varmış gibi göründüğü alanlar bulabiliriz, ancak istatistiksel prosedürler uygulandığında bunlar istatistiksel olarak anlamlı olmayan kümeler veya aykırı değerler haline gelir. İstatistiksel önemi değerlendirmek için kullanılan prosedürler, verilerin farklı düzenlemelerinin bir Monte Carlo simülasyonundan ve simüle edilmiş istatistiklerin ampirik bir dağılımının oluşturulmasından oluşur. Daha sonra, orijinal olarak elde edilen değer, simüle edilen değerlerin dağılımı ile karşılaştırılır ve değer 95. yüzdeliği aşarsa, bulunan ilişkinin% 5 seviyesinde anlamlı olduğu söylenir.

Referanslar

  1. ^ "Hakkında". Tthe Center for Spatial Data Science, Chicago Üniversitesi. Arşivlendi 7 Temmuz 2016 tarihinde orjinalinden. Alındı 23 Eylül 2020.
  2. ^ "GeoDa Yayın". GeoDa Center, Chicago Üniversitesi. Alındı 23 Eylül 2020.

daha fazla okuma

  • Anselin, Luc (2005). "GeoDaTM ile Uzamsal Verileri Keşfetmek: Bir Çalışma Kitabı". Konumsal Analiz Laboratuvarı. (GeoDa'nın Eski sürümü (0.9.5i) için geliştirilen çalışma kitabı)
  • Anselin, Luc, Ibnu Syabri ve Youngihn Kho (2006). GeoDa: Uzamsal veri analizine giriş. Coğrafi Analiz 38, 5-22
  • Anselin, Luc, Rey, Sergio J. (2014). Uygulamada Modern Mekansal Ekonometri: GeoDa, GeoDaSpace ve PySAL Rehberi. GeoDa Press LLC, Chicago, IL

Dış bağlantılar