空间数据分析软件GeoDa

GeoDa是一款开源免费的空间数据分析软件，这款软件适用于区域经济学、法学、政治学等社会学科，以及医学、地理学等领域，软件支持时空数据，支持包括Nokia和Carto提供的底图显示，均值比较图表，散点图矩阵，非参数的空间自相关图，以及灵活的数据分类方法。

软件介绍：

GeoDa是一个免费、开源的空间数据分析软件。 通过探索和建模空间模式，GeoDa向用户提供了全新的空间数据分析视角。

GeoDa是由 Luc Anselin 博士和其团队开发的. 该程序提供了友好的用户界面以及丰富的用于探索性空间数据分析(ESDA)的方法，比如空间自相关统计(spatial autocorrelation statistics)和基本的空间回归分析(spatial regression analysis)。

从2003年2月GeoDa发布第一个版本以来， GeoDa的用户数量 成倍的增长。截止2017年6月，GeoDa的用户数量已经超过了20万。 包括哈佛，麻省理工、康奈尔等著名大学都在实验室中安装并使用GeoDa软件。GeoDa软件得到了用户和媒体广泛的好评，被称之为“一个非常重要的分析工具”，“一款制作精良的软件”，有着“激动人心的进展”。

使用说明：

1、软件界面

打开软件界面如下：

2、打开shp文件，导入columbus.shp文件，界面为：

导入columbus.shp文件，具体步骤如下： 打开Geoda软件，点击file—open—选择文件—shapefile—对应的shp文件

打开之后界面为：

3、导入对应表格数据

导入数据，对应步骤为：Table—merger table data

对应数据为：

3、创建权重矩阵

创建权重矩阵，点击Weight Manger，再点击Tool—Create， weights file ID variable（其中包含的数值要唯一），或者 add ID variable.选择计算的距离方式

4、接下来Space--Univariate Moran’s I

接下来Space--Univariate Moran’s I

点击OK，得到结果图

进一步的，我们对区域Moran指数进行可视化分析（LISA），以求其更加直观清晰的展现出地区局部自相关关系： Space——Local Univariate Moran's I——Cluster Map（集聚地图）和Significance Map（显著性地图）

5、Moran’s I检验的P值

计算结果查看（P值为0.001<0.05），0.006的意思是蒙特卡洛模拟999次和真实分布1次所有moran‘I中，真实分布的moran'I在一千个中排名第1。

6、OLS模型估计

7、SEM/SAR模型估计