《空间计量学入门与GeoDa软件应用》主要介绍空间计量学的入门知识，以及相对应的“入门级”软件GeoDa的应用和常见数据文件的导入。《空间计量学入门与GeoDa软件应用》特别强调空间计量学的实践性，并以实际案例为导向讲述空间计量学在人文学科和自然学科中的应用。《空间计量学入门与GeoDa软件应用》适用于区域经济学、法学、政治学等社会学科，以及医学、地理学、植物学、土壤学、地质学、水文学和气候学等自然学科本科生和硕士研究生以及对该学科感兴趣的一般读者。

　　《空间计量学入门与GeoDa软件应用》：
　　在箱形图中画一个小的选择矩形，按下Control键，然后放开，选择矩形会闪一下，这表明已经开始刷光（brushing），这是动态改变选择的方法。在箱形图中缓慢上下移动刷子，链接箱形地图和箱形图中被选中的观测对象会同时发生变化。
　　当然，这种“刷光”处理方法也可以用于其他统计图表与地图和表格的链接，这里就不一一列举了。
　　5.3散点图
　　散点图是一种以点的分布反映变量之间相关情况的统计图。根据散点图中各点的分布走向和密度，可以大致判断变量之问相互关系。根据反映变量的维度可分为二维（亦称2D）和三维（亦称3D）两种。一般散点图系指二维的散点图。
　　散点图制作
　　同样，在GeoDa中，散点图的制作也相当方便。下面我们延用熟悉的圣路易斯78个县的数字地图为例介绍散点图的制作。在打开圣路易斯78个县的底图（stl.hom.shp）后，从主菜单中选择Explore—ScatterPlot（图5.13），打开对话框。其次，分别在对话框第一变量（y）选择栏和第二变量（X）选择栏中选择HC7884（1979—1984年凶杀案发生率）和RDAC80（1980年的资源贫乏指数）（图5.14）。点击OK按钮，就得到一幅散点图（图5.15）。其中，通过散点的一条斜线就是关于这是“散点”的最小二乘法回归直线，图表顶部的数据为两个变量之间线性回归直线的估计斜率（4.7957）。不出所料，资源贫乏指数与凶杀案发生率两者存在正相关，高的资源贫乏程度与高的凶杀案发生率间具有一致性。由于RDAC80有正值和负值，其中，垂线（如果所有变量为正值，就不用这条线）代表RDAC80=0。在GeoDa散点图中，回归分析有两个重要选项：原始数据和标准化数据。原始数据回归就是一般的回归；而标准化数据回归则是对Y和X作如下转换。
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前言

第1章 空间计量学概述
1.1 什么是空间计量学
1.2 空间计量学的发展
1.3 空间计量学的应用软件介绍
1.4 GeoDa使用简介

第2章 数字地图操作
2.1 分位数地图
2.2 箱形地图
2.3 百分位地图
2.4 标准差地图
2.5 平滑地图
2.6 地图的输出
2.7 多幅地图制作
2.8 选择、链接和修饰观察对象
2.9 动画地图

第3章 数据表格处理
3.1 浏览与选择
3.2 排序
3.3 查询
3.4 计算

第4章 点与多边形应用与转换
4.1 点状“地图”文档的输入
4.2 多边形“地图”文档的输入
4.3 底图与数据袁格的链接
4.4 创建规则格网多边形shape文档
4.5 创建包含质心坐标的点文档
4.6 在数据表中添加质心坐标
4.7 创建泰森多边形文档
附录

第5章 统计图表与链接功能
5.1 直方图
5.2 箱形图
5.3 散点图
5.4 3D散点图
5.5 平行坐标图
5.6 条件图
5.7 条件地图
5.8 统计地图

第6章 空间关联性探索
6.1 邻接、距离与空间权重矩阵
6.2 用GeoDa处理空间权重
6.3 探索性空间数据分析
6.4 用GeoDa计算莫兰指数

第7章 空间回归模型分析
7.1 空间自回归模型
7.2 用GeoDa处理空间自回归模型
参考文献