计量地理学复习(整合)

计量地理学 第一章绪论第一节计量地理学的形成与发展一、计量地理学一一又称数量地理学或统计地理学或理论地理学，是用数学 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 和计算机技术研究地理现象及地理要素的科学，是应用地理学的分支，是数学与地理学相交叉的学科。可概括为：地理学的思想/系统的观点/数学的方法/计算机的工具二、地理学的发展三阶段：（1）古代地理学：以地理知识的记载为主，是农牧业社会的产物。（描述性记载）（2）近代地理学：主要对地理现象进行条理归纳，并对其间的关系作解释性描述。（3）现代地理学：把地理环境及其人类活动的相互关系看作统一整体，采用定性和定量相结合的方法，从多重侧面,详细、精确地解释地理现象的内在机制，合理推测未来发展规律，提供可供选择的多重决策。（确定性解释）三、现代地理学的三个标志：其标志是地理数量方法、理论地理学的诞生和计算机制图、地理信息系统、卫星等应用的出现。或者 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 述为：(1)观察研究手段现代化(2)地理学的计量革命(3)地理学理论更新和新学科的诞生四、形成的标志—计量运动在现代地理学发展史上形成的计量地理学，最早追溯到二十世纪五十年代的“计量运动”。►计量运动：将数学、物理学、社会学、经济学的理论和方法引入地理学，探索地理事物的空间格局，其共同之处在于都是开展地理学定量化研究，建立定量模式。这种定量化研究之热潮，就是所谓的计量运动。地理学计量革命的实质:用现代数学方法和计算机，运用模型和模拟，使地理学的理论精确化，计算快速化，从传统的定性分析向定性和定量分析相结合过渡。五、“计量革命”的特点(地理学家约翰斯顿)（1）关注科学严谨传统区域地理学的缺点在于以“区域描述”为中心，而对以假定-推理为基础的、追求解释和预测、并发现一般规律的科学严谨性不够重视，新地理学则强调科学方法。（2）重视数量工具在数据和信息分析方面，新地理学采用统计、数学模型，以及计算机等工具，试图用它们使研究更加科学化或标准化。（3）聚焦空间秩序除了发现空间分布和作用的法则和模式，地理学家应该从对空间的“水平秩序”转向“垂直的（土地与社会之间）的内部关系”。（4）渴望实际应用像其他追求更科学方法的社会科学那样，地理学应该提升它在空间分析上的专业水准，才能受到城镇规划等应用领域研究者的欢迎。六、计量运动的早期形成的流派主要三大学派：（1）衣阿华的经济派（代表人物：舍弗尔和麦卡尔蒂）主要特征：将地理学视为一门空间分布的科学，注重区位分析，追求广泛的量化，主要影响人文地理学领域。代表人物:舍弗尔：发起了寻找“法则(laws)”的地理运动，受区位经济学家的影响，翻译了《区位经济学》麦卡尔蒂：1954年出版《对经济地理理论的控讨》，认为生产布局理论用因果解释行不通，需从相互关系上探讨，并采用相关分析与回归分析方法等统计分析方法。（2）威斯康星的统计派（代表人物：威弗尔）主要特征:在地理学领域发展和应用了统计分析方法代表人物：威弗尔：用定量方法进行作物布局规划。1943年，该校地理系的研究生威弗尔，发表了论文《论美国大麦与气候的关系》，运用了相关分析和多元回归分析等方法鉴定气候参数对大麦产量的影响。东坎和仇佐里：1961年完成巨著《统计地理学》。罗宾逊：发展了统计地理学方法。（3）普林斯顿的社会物理学派（代表人物：司徒瓦特）主要特征:倚重社会物理学思想，把物理学原理应用于社会现象的研究之中，大量使用数学模型和复杂的统计分析。代表人物：天文学家司徒瓦特：尝试把物理学原理应用于社会现象中，成功地借鉴了万有引力定律研究人口分布规律。七、促进计量运动飞速发展的主要贡献者（1）加里森及领导的华盛顿小组第一个把地理学的理论与方法建立在定量基础上的倡导者和实践者第一个编写了《计量地理学》教材第一个在华盛顿大学举办了地理计量方法研讨班（2）美国区域科学协会和瑞典的地理学定量化研究美国区域科学协会组织了大量的学术活动，编辑出版了《区域科学年鉴》，是美国计量运动的源地之一。瑞典学者哈格斯特朗曾为地理计量方法研讨班授课，组织美国和瑞典地理学家与克里斯塔勒会面，交流学术思想。八、对计量革命的 总结 初级经济法重点总结下载党员个人总结TXt高中句型全总结.doc高中句型全总结.doc理论力学知识点总结pdf ：地理“计量革命”(1)就广义而言,是失败的（广义的计量地理学包括理论地理学,地理学的理论基础迄未形成体系）计量革命并未真正建立起地理学的基础理论,这受许多影响因素的制约。①作为地理学研究对象的地球表层系统的复杂性②传统的数学方法在处理复杂的非线性系统问题方面显得无能为力③数据获取的数量和质量有限④还受当时的计算机技术及地理数据存储技术的制约。(2)就狭义而言,却取得了相当的成功（狭义的计量地理学却与理论地理学相互独立，计数处理技术和统计分析方法的确被有效地引入地理研究过程）九、计量地理学在国际上的发展自20世纪50年代末期的计量运动以来，计量地理学经历了四个阶段1.第一阶段(20世纪50年代末到60年代末期)初期阶段—该阶段把统计学方法引入地理学研究领域;2.第二阶段(20世纪60年代末期到70年代末期)中期阶段—多元统计分析方法和电子计算机技术在地理学研究中广泛应用。3.第三阶段(20世纪70年代末期开始到80年代末期)成熟与完善阶段一一系统理论、系统分析方法、系统优化方法、系统调控方法等被引进地理学研究领域，同时GIS技术的发展为其提供了先进的技术手段支持。4.第四阶段(20世纪90年代初至今)新兴发展阶段(计算地理学)一一计算地理:应用计算技术求解地理问题的理论、方法和过程，以及各种模型。十、计量地理学在中国的发展1.初步萌芽阶段（29世纪50年代末期）20世纪50年代末，一些大学开设运筹学课程，《地理学报》等刊物上开始出现运用有关数学方法研究地理问题的论文。2、正式起步阶段（20世纪70年代末80年代初）70年代末80年代初，计量地理学正式起步。3、蓬勃发展阶段（20世纪80年代后期）数学方法在中国地理学中的应用起步晚，但起点高，一开始就进入多元统计分析阶段。20世纪80年代后期以来，地理数学方法的应用与系统科学、系统分析方法以及GIS技术有机地结合起来。第二节计量地理学研究 内容 财务内部控制制度的内容财务内部控制制度的内容人员招聘与配置的内容项目成本控制的内容消防安全演练内容 及方法一、计量地理学的研究对象1、地理空间与过程的研究把空间和过程结合起来，强调区位因素分析，通过与相关因素的联系过程，探索地理事物之间规律性的空间关系，研究空间结构模式，预测其变化趋势。2、生态研究主要研究人口、资源和环境的关系问题，即人地关系。3、区域研究主要研究地域的相似性和差异性，强调地域的综合体分析。二、计量地理学的数学方法抽样调查一一用于地理数据的采集和整理。相关分析一一分析地理要素之间的相关关系。回归分析一一拟合地理要素之间的数量关系、预测发展趋势。方差分析一一研究地理数据分布的离散程度。时间序列分析一一用于地理过程时间序列的预测与控制研究。主成分分析一一用于地理数据的降维处理及地理要素的因素分析与综合评价。聚类分析一一用于各种地理要素分类、各种地理区域划分。判别分析—用于判别地理要素、地理单元的类型归属。趋势面分析一一用于拟合地理要素的空间分布形态。三、计量地理学的应用1、地理要素的空间分布规律分布型分析--对地理要素的分布特征及规律进行定量分析。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--做出地理要素的趋势等值线图，展示所要分析的地理要素的空间分布规律。2、地理要素的空间构成分类研究空间相互作用分析--定量分析各种“地理流”在不同区域之间流动的方向和强度3、地理要素的空间过程空间扩散研究--定量地揭示各种地理现象，包括自然现象、经济现象、社会现象、文化现象、技术现象在地理空间的扩散规律。空间行为研究--主要是对人类活动的空间行为决策进行定量的研究。4、地理系统的预测与规划地理系统的预测地理系统优化调控研究--运用系统控制论的有关原理与方法，研究人地相互作用的地理系统的优化调控问题，寻找人口、资源、环境与社会经济协调发展的方法、途径与措施。第二章地理数据整理与描述统计第一节地理数据的类型及其表达方式一、空间数据：用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。点——由一个独立的坐标点（x，y）定位，是空间上不可再分的几何实体。线——由若干个（至少两个，理论上是无穷个）坐标点（xi，yi）（i=1，2，…）定义，有一定的长度和走向，表示线状地物或点实体之间的联系。面——表示在空间上连续分布的地理景观或区域。点、线、面之间的拓扑关系。二、属性数据：用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件、地理过程的有关属性特征。属性数据的类型数量标志数据:间隔尺度数据与比例尺度数据(1)隔尺度数据—以有量纲的数据形式表示测度对象在某种单位(量纲)下的绝对量(2)比例尺度数据一一以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量品质标志数据:有序数据、二元数据和名义尺度数据(1)有序数据一一当测度标准不是连续的量，只是表示其顺序关系的数据(2)二元数据—用0、1两个数据表示地理事物、地理现象或地理事件的是非判断问题(3)名义尺度数据一一用数字表示地理实体、地理要素、地理现象或地理事件的状态类型三、地理数据的基本特征1、数量化、形式化与逻辑化2、不确定性3、多种时空尺度4、多维性。第二节地理数据的整理整理的基本步骤（一）检查资料。（二）统计分组。就是根据研究目的，按照一定的分组标志将地理数据分成若干组。计算各组数据的频数、频率，编制统计分组表。（三）作分布图。一、检查资料地理数据的渠道来源野外采集部门收集文献查找购置检查资料需要注意的问题①完整性（数据的完备性和可靠性。）②准确性（在数据采集过程中，最大限度地减小数据的误差。）③代表性（在数据采集完毕后，进行检验，辨别真伪，通过数据筛选，去粗取精、去伪存真。）二、统计分组1、分组方法：2、分组步骤：北京1951年至1970年1月份气温第一步计算极差R=Xmax-Xmin=-2.7-(-6.8)=4.1第二步确定组数(n)确定原则①根据数据分析的要求②体现数据总体的规律③根据经验公式n=1+3.32lgN由于数据少，我们根据计算的极差主观确定为5第三步计算组距h=4.1/50.8≈1第四步确定组限第一组下限：样本数据的最小值减去的组距。第一组上限：下限加组距组限一般采用上限排外法，也可采用下限排外法下限：Xmin=-6.8，整化为-7上限：-7+1=-6第五步组中值计算第一组组中值为m=（上限+下限）/2=[-7+（-6）]/2=-6.5第六步频数计算。分别数出落在该组的数据个数北京1月气温频数分布表第七步作分布图（利用excel绘制）1、在Excel主菜单中选择“工具|数据分析”菜单项，弹出“数据分析”对话框，选取“直方图”选项，确定后弹出“直方图”对话框2、在“输入区域”的文本框中输入待分析数据区域的单元格引用。该引用必须由两个或两个以上按列或行排列的相邻数据区域组成。3、接受区域（可选）用来输入接受区域的单元格引用，该区域包含一组可选的用来定义接受区域的边界值。这些值应按升序排列。如-5表示（-6，-5]4、“标志”复选取框用来确定是否包含输入区域的第一行或第一列中的标志项。程序运算指导2.1—利用Excel绘制直方图5、“输出选项”包含三个内容，主要是指结果输出的位置。“输入区域”文本框用来输入对输出表左上角的单元格的引用。“新工作表组”指结果表为一新工作表“新工作簿”指结果表为一新工作簿6、柏拉图：选中此项，可以在输出表中同时按降序排列频数数据。如果不选，ExceI将只按升序来排列数据，即省略输出表中最右边的三列数据（降序）。7、累积百分率：选中此项，可以在输出表中添加一列累积百分比数值，并同时在直方图表中添加累积百分比折线。如果不选此项，则会省略累积百分比。8、图表输出；选中此项，可以在输出表中同时生成一个嵌入式直方图表。第三节地理数据分布特征分布特征的描述：一、地理数据分布的集中趋势集中趋势：1.平均值——反映了地理数据一般水平。计算方法:①未分组的地理数据②分组的地理数据（1）算术平均数：公式：（2）加权平均数：公式：（3）几何平均数：应用于相邻数据比值接近常数的数据系统中。公式：2.中位数:中位数一一将谷数据从小到大排列，居于中间位置的数就是中位数。它从一个侧面衡量地理数据的一般水平。或Me代表中位数；L为中位数所在组的下限值；U为中位数所在组的上限值；fm为中位数所在组的频数；Sm-1为中位数所在组以下的累计频数；Sm+1为中位数所在组以上的累计频数；d为中位数所在组的组距。3.众数:众数就是出现频数最多的那个数，按以下公式计算众数或在式中:M0代表众数；L为众数所在组的下限值；U为众数所在组的上限值；∆1为众数所在组频数与下一组频数之差；∆2为众数所在组频数与上一组频数之差；d为众数所在组的组距。例:表中给出了中国西部地区某城市2000年家庭月收入的抽样调查结果，试计算其平均值、中位数和众数。中国西部地区某城市2000年家庭月收入的抽样调查结果家庭月收入/元户数向上累计频数向下累计频数2000～300030030021303000～40001300160018304000～500020018005305000～600015019503306000～700010020501807000～8000502100808000～900030213030合计2130——解题步骤:(1)计算平均数=3899.06（元）(2)计算中位数。先确定中位数所在组的位置，再按照公式计算中位数Me=3588.46（元）(3)计算众数,先确定众数所在组，再计算众数。众数所在组应该在第二组。众数M0=3476.19（元）。二、离散度：描述地理数据分布离散程度离散程度：1.极差——指所有数据中最大值与最小值之差公式：离差——指每一个地理数据与平均值的差公式：2.离差平方和——它从总体上衡量一组地理数据与平均值的离散程度公式：3.方差与标准差方差是从平均概况衡量一组地理数据与平均值的离散程度。方差计算公式为标准差为方差的平方根，计算公式为如果以样本方差对标准差进行无偏估计，则计算公式为4.变异系数：变异系数表示地理数据的相对变化（波动）程度公式：例如：对于表2.4.2中的数据，分别计算极差、离差、离差平方和、方差、标准差、标准差的无偏估计，以及变异系数。地块编号123456789101112平均值中位数众数面积/hm212835035555072408529657554.2552.550步骤：(1)按照公式计算极差(2)按照公式计算离差。如下表：序号123456789101112面积128350355550724085296575离差-42.2528.75-4.25-19.250.75-4.2517.75-14.2530.75-25.2510.7520.75三、偏度1、歪度：2、偏度系数：测度地理数据分布的不对称性情况，刻画以平均值为中心的偏向情况。计算公式为g1<0，表示负偏，即均值在峰值的左边；g1>0，表示正偏，即均值在峰值的右边；g1=0，表示对称分布。负偏（左偏），正偏（右偏）四、峰度：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峰度系数g2=0；g2>0，表示地理数据分布的集中程度高于正态分布；g2<0，表示地理数据分布的集中程度低于正态分布。锐峰（集中程度高于正分布）钝峰（集中程度低于正分布）五、程序运算指导—利用Excel的“描述统计”工具算数据的集中趋势、离散趋势、偏度等有关的描述性统计指标。1．打开一个需进行分析的Excel文件。2．从工具菜单中选择数据分析命令，弹出统计分析对话框。双击“描述统计”项，显示“描述统计”对话框。3．在输入区域内输人需进行测定的数据列，这里还包括变量数列的标志名称。由于所选数据范围包括一个标志名称，因此单击“标志位于第一行”复选框。4．单击“输出区域”项，并单击旁边的输入框，使其中出现插入符，单击所要输出的单元格，则在输入框中出现输出地址，这是输出结果的左上角起始位置。5、为了得到分布特征值的测定结果，必须在输出选项中勾选“汇总统计”6、完成上述步骤后，单击确定。六、程序运算指导—利用SPSS的Frequencies过程计算地理数据的各种描述统计指标、给出变量简单频数分布表绘制几种变量分布图。打开数据文件，进行一维频数分析的操作步骤如下：1.单击Analyze主菜单，选择DescriptiveStatistics中的Frequencies选择项，打开相应的对话框。2.在左侧的源变量框中选择一个或多个变量，单击向右箭头按钮，使其进入Variable[s]框中。3.根据需要选择此项:(1)Displayfrequenciestables:选择此项将显示频数分布表.如果您只想画图可以不选择此项。(2)Statistics:选择此项，打开统计量选择对话框。在对话框中选择输出统计量。（3）Charts统计图形。（4）设置频数表的输出格式。单击Format图按钮，打开频数表输出格式对话框。4、提交运行。所有选择完成后，单击OK按钮提交运行，进行频数分布分析。七、程序运算指导—利用Excel的AVERAGE、（GEOMEAN、MEDIAN、MODE）函数计算平均数、（几何平均数、中位数、众数）1、打开需计算平均数文件。2、选定需输出“平均数”（“几何平均数”、“中位数”、“众数”）的单元格。单击“插入”菜单，选择“函数”选项，Excel将弹出“粘贴函数”对话框。3、在“函数分类”列表中选择“统计”，在“函数名”列表中选均值函数“Average”（“Geomean”、“Median”、“Mode”），单击“确定”按钮，弹出Average（Geomean、Median、Mode）函数对话框。4、在“Numberl”区域中输入数据区域后，对话框底部便显示出计算结果。如果对话框中没有计算结果，便说明计算有错误，需要再检查一下。5、单击“确定”按钮，计算完成。第三章地理数据的统计推断一、基本概念：随机现象：在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象，称为随机现象随机事件：在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件，特点：（1）不确定性；（2）统计规律性和事件（A+B）：A、B至少有一个发生积事件（AB）：A、B同时发生频率（n/N)：是对随机事件发生的可能性的度量。表示一个事件发生的可能性大小的数，叫做该事件的概率。（1）非负性：对于每一个事件A，有P(A)≥0;　（2）规范性：对于必然事件Ω，有P(Ω)=1;　　（3）可列可加性：互斥事件P(A+B)=P(A)+P(B)和事件：P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)积事件：P(AB)=P(A)P(B)称A与B为互相独立事件第一节地理数据的常用概率分布一、基本概念：随机变量:表示随机现象各种结果的变量地理数据随机变量:在空间分布和时间序列中表现出来的地理现象是一些随机现象，我们把这些现象数量化，用一个变量来描述，这个变量称地理数据随机变量。随机变量的概率分布:随机变量具有随机性,但变化是有一定规律的，它可以由随机事件的概率来刻划。概率分布有:离散型变量的概率分布、连续型变量的概率分布离散型变量的概率分布：能取的值为有限个或可列个，可以按一定次序，一一列举出来，这种变量称离散型随机变量。例3.1一承包商对三项工程A、B、C投标，三项工程每项中标的概率为0.5，0.8，02。假若事件件独立。求该承包商中标的工程总数的概率分布。解：设该承包商中标的工程总数ξ，即随机变量ξ的取值为0、1、2、3，由其独立性可求得p0=p(ξ=0)=p(ABC)=p(1-A)p(1-B)p(1-C)=(1-0.5)（1-0.8）(1-0.2)=0.08p1=p(ξ=1)=p(ABC)+p(ABC)+p(ABC)=0.42p2=p(ξ=2)=p(ABC)+p(ABC)+p(ABC)=0.42p3=p(ξ=3)=p(ABC)=0.08连续型变量的概率分布：随机变量的可能取的值可以是任意实数或连续地充满一个区间。这样的随机变量概率分布称连续型变量概率分布。二、常用的理论分布1、二项分布2、泊松分布3、正态分布4、Γ一分布（伽马分布）概率分布密度函数第二节抽样与估计一、总体与样本总体------指准备加以观测的一个满足指定条件的地理要素的集合抽样------从总体中抽出部分个体的过程样本的性质------（1）独立性；（2）同分布性样本------从总体中抽出的一部分个体样本容量------样本中所含个体的数目二、地理系统中常用的抽样方法1、随机抽样——每选一个样本并不影响选择另一个样本2、系统抽样（机械抽样）——根据有规则的空间间隔选择总体的样本3、分层抽样——将总体划分为许多子集，再从每个子集中取出独立的样本，如把总体分成N个子集，在每个子集内随机抽样个样本能组成样本4、阶梯抽样法——将总体划分为许多子集，我们从中抽取一定数量的子集，再将抽样子集划分为许多小单元，进行抽取的方法三、抽样分布抽样分布----假定某一总体，我们从其中抽取样本，计算出不同的和S值，这种样本数据构建样本统计量的分布遵从某种概率函数，这种概率函数称抽样分布（一）抽样分布中的规律（1）根据中心极限原理，当抽样样本单元充分大时（一般定为n≥50）不论总体的分布如何，样本平均数的分布都趋于正态分布。（2）已知总体分布为正态分布时，可采用小样本估计。（二）常见的几种重要的抽样分布1、分布（卡方分布）概率密度：重要性质:①如果ζ∽N(0,1),即ζ2∽x2(1),nζ2∽x2(n)②如果ζ12∽x2(n1),ζ22∽x2(n2)即ζ2=ζ12±ζ22=x2(n1±n2)2、t分布（学生氏t分布）概率密度函数重要性质：①如果ξ1和ξ2相互独立，并且ξ1∽N（0，1），ξ2∽x2(n),则②当n→∞时，抽样时，一般n≥503、F分布概率密度函数重要性质：如果和独立，ζ1∽x2(n1),ζ2∽x2(n2),则:（三）正态总体统计量的分布第三节统计假设检验一、一般概念1、假设检验：根据理论分析或者前段工作的结果，假定某个参数应该取何值，然后抽取样本来检验这个假设，称假设检验。又称显著性检验2、假设检验依据的原理小概率原理——概率很小的事件在一次试验中几乎不至于发生的，如果根据一定的假设条件正确地计算出某事件发生概率很小，现在一次试验中竟然发生了（即现在计算出的刚好落在概率范围内），则我们可以认为假设条件不正确而将其推翻。小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。3、假设检验中的α值α：进行假设检验的决策者将发生第一类错误的概率所能容忍的最大值称为“检验的显著水平”，或者说：指零假设正确但却被错误地拒绝了的概率或风险。1-α：假设正确同时也正确地接受了的可能性（概率）。4、假设检验中的P值（1）当原假设为真时，所得样本观察结果的概率值称为P值，又称样本观察的显著水平。（2）P＜α，此时拒绝零假设犯错误的可能性小于显著性水平α，低于预先控制水平，不太可能犯错误，拒绝零假设。反之，P＞α，则认为如果此时拒绝零假设，犯错误的可能性大于显著性水平α，比预先控制水平高，很有可能犯错误，不能拒绝。5、统计假设检验的一般步骤①对样本所属总体提出无效假设H0或备择Ha。②确定检验的显著水平。③选取适合的统计量，这个统计量的选择要使事先假设H0成立时，其分布为已知，（遵从某种抽样分布）。④根据实测样本，计算出统计量的值。若该值果真在已定范围内取值，根据小概率原理，推翻假设H0，反之，若该统计量的具体值不在已定的范围内取值，则不能推翻假设H0。二、两个区域方差的比较数理统计上为“方差齐性检验”、即“两总体方差差异性检验”例3.6甲乙两地理区域各取了50和52个地理数据，算出方差分别为S12=0.0139，S22=0.0053，试问甲乙两区域方差是否有显著差异(α=5%)①作原假设H0：，即甲乙两区域没有显著差异②③判断假设，查F表F>Fα原假设不成立四、程序运算指导—利用Excel的“F检验-双样本方差”进行两个区域方差的比较1、打开Excel的“工具”菜单，选择“数据分析”选项，打开“数据分析”对话框。2、在“数据分析”列表中选择“F检验-双样本方差”，单击“确定”按钮，打开“F检验-双样本方差”对话框。3、在“变量1的区域”中输入数据集1；在“变量2的区域”中输入数据集2；选择“标志”选项；在α区域中输入显著性水平0.05，Excel分析工具通常将0.05作为默认值。4、选择“输出选项”5、单击“确定”。五、程序运算指导—利用SPSS进行方差齐性检验利用数据探测过程(Explore)进行检验当在数据窗中读入了一个数据文件explore.sar后，执行方差齐性检验步骤如下：1、点击“Analyse：DescriptionStatistics：Explore”，打开“Explore”对话框；2在“Dependent”列表框中输入因变量，在“FactorList”列表框中输入分组变量作为测定对象输入；3打开“Explore：Plots”对话框,在“Spreadvs.LevelwithLeveneTest”选中“Untransformed”单选钮；4运行。六、两个区域平均数的比较（一）大样本平均数的假设检验---U检验1、假设检验前提①抽取样本数充分大②总体分布未知或已知皆可③独立（重复抽样）2、统计量构建由于假设μ1=μ23、U检验步骤：判断U值：推翻假设、接受假设例：某地理区域取得169个某要素的地理数据，算得又在相邻区域测得99个地理数据，得，问两个地理区域是否作同一类型。①作统计假设，两上样本看成同一类型，即假设H0：μ1=μ2②计算统计量U③判断U值，推翻假设，两个地理区域不是同一类型七、程序运算指导3.10—利用Excel的“Z检验-双样本平均差检验”进行两个区域大样本平均数的假设检验1、打开Excel的“工具”菜单，选择“数据分析”选项，打开“数据分析”对话框。2、在“数据分析”列表中选择“Z检验-双样本平均差检验”，单击“确定”按钮，打开“Z检验-双样本平均差检验”对话框。3、用户可以在该分析工具对话框中进行下列设置●变量l的区域]编辑框：在此输入需要分析的第一个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行的数据组成。●变量2的区域]编辑框：在此输入需要分析的第二个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行的数据组成。●假设平均差编辑框：在此输入期望中的样本均值的差值。0值则说明假设样本均值相同。●变量1的方差(已知)：在此输入变量I输入区域的总体方差。●变量2的方差(已知)：在此输入变量2输入区域的总体方差。●标志复选框：如果输入区域的第一行或第一列中包含标志项．请选中此复选框：如果输入区域没有标志项，则消除此复选框。●在α区域中输入显著性水平0.05，Excel分析工具通常将0.05作为默认值。4、选择“输出选项”5、单击“确定”。八、（二）t检验1、假设前提①由于样本数据少（一般），样本的背景总体近似于正态分布。②样本独立（重复抽样）③抽样总体等方差。（在“等方差检验”中进行检验）2、构建统计量检验条件为μ1=μ23、判断假设：推翻假设、接受假设3、t检验步骤例：某锌矿的东西两支矿脉中各抽取样本容量分别为9与8的子样，分析后算及其子样含锌（%）的平均数与方差如下：东支：西支：设东西二支的含锌量都服从正态分布，问平均数是否可视一样解题步骤：①据已知呈正态分布，假设检验H0：μ1=μ2②计算统计量③判断假设|t|=0.15<t0.05（15）=2.131，承认假设。例：太平洋某岛1940与1953年(地震后)深层海水的相对密度问1953年地震后，地震对海水密度是否有显著影响（α=0.05）。已知总体等方差①据经验其密度呈正态分布，假设检验H0：μ1=μ2解题步骤：②计算统计量。1940年：=27.55，S12=0.0138/41953年：=27.76，S22=0.0135/6③判断假设|t|=5.58>t0.05（8）=2.306,推翻假设九、两个以上地理要素平均数的比较是两个总体参数假设检验的推广，在这里只讲授“单因素方差分析”单因素方差分析：不考虑样本数据的方差是否相等，可以直接对样本进行分析，并在生成的方差分析表中对其均值情况作出判断。方差分析的原理：认为各组实验结果的均值差异主要有两个：（1）组间差（由于实验条件不同而引起的本质差异）；组内差（实验的随机误差，是非本质误差）。一般只考虑组间差，如各样本无差异，即组间差大于临界值应可以拒绝假设。例：对某地5处灰岩抽取20块样品，测定含砂量(如下表)，试检验其差异（这种差异是抽样造成的随机误差还是不同的灰岩造成的条件误差）？含砂量（%）样品号（j）   灰岩号（i） 1234 19.810.010.110.910.229.511.210.411.310.6311.210.911.513.211.7411.812.110.310.211.159.610.08.48.89.2     10．56方差来源平方和自由度均方F值 组间 n-1（4）（3.572） 组内 n(k-1)（15）(0.701)(5.09) 总和 nk-1（19）   （数据请自行补充）（3）、判断假设十、程序运算指导3.15—利用SPSS的“单因素方差分析(One-WayANOVA)”检验两个以上区域均值差异1、在主菜单中单击Analyze展开下拉菜单，从下菜单中依次选择CompareMeans:WayANOVA,弹出单因素方差分析主对话框。2、根据分析要求指定方差分析的因素变量和因素变量。在左边的源变量对话框中选择作为因变量的变量名，单击上面一个向右箭头按钮，将它移入DependentList框中。可以同时指定多个因变量的变量名，单击下面一个向右箭头按钮，将它移入Factor框中。3、单击OK即可按系统默认选项进行单因素方差分析。在提交系统分析之前，如有必要，可单击主对话框下方的三个图标按钮，在弹出的子对话框中指定其它选择项。单因素方差分析的选择项分为三类：●Contrasts:指定一种要用T检验来检验的Priori对比●PostHoc:指定一种多重比较检验●Options:指定要输出的统计量及处理缺失值的方法Options：指定要输出的统计量及处理缺失值的方法。为单因素方差分析的Options对话框。其中的选择项分三组：①Statistcs:输出统计量的选择项●Descriptive：要求输出描述统计量，包括：观测量数目、均值、标准差、标准误、最小值、最大值、各组中每个谱量的置信区间。●Homogeneity-of-variance:要求进行方差齐次性检验,并输出检验结果.用Levene这两个选择项是并列选择项,或以同时选择.②Meansplot:选择此项,要求输出均线图.③ MissingValues:缺失值处理方式第四章地理要素的相关与回归一、基本概念相关：相关关系：相关分析的任务:是揭示地理要素之间相互关系的密切程度。而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。二、相关的类型①按相关程度分不完全相关、完全相关、不相关②按要素多少和性质来分等级相关（秩相关）、品质相关③按照变化方向不同分为正相关、负相关（4）相关形式不同线性相关、非线性相关三、相关系数的计算性质：a)相关系数范围：-1≤r≤+1b)当r为正，表示正相关，即两要素相关的方向是相同的。当r为负，表示负相关，即要素相关的方向是相反的。c)相关系数的绝对值愈大，表示相关程度越密切四、上机运算指导—利用Excel的CORREL函数计算相关系数1、打开需计算相关系数文件。2、选定需输出“相关系数”的单元格。单击“插入”菜单，选择“函数”选项，Excel将弹出“粘贴函数”对话框。3、在“函数分类”列表中选择“统计”，在“函数名”列表中选均值函数“Correl”，单击“确定”按钮，弹出Correl函数对话框。4、在“Arrayl”区域中输入变量数据集1，“Array2”区域中输入变量数据集2后，对话框底部便显示出计算结果。如果对话框中没有计算结果，便说明计算有错误，需要再检查一下。5、单击“确定”按钮，计算完成。五、相关系数的检验检验方法：在给定的置信度（可信度，危险率）的条件下，通过查明相关系数检验的临界值表来完成。在该表中代表危险率、代表（n为样本对数）检验表：见P80的表4-3：检验相关系数ρ=0的临界值（rα）表|r|<rα，相关性不显著|r|>rα，相关性显著六、顺序（等级）相关系数根据样本数据的位次来计算它们的相关程度的统计量称为顺序相关系数。又称斯皮尔曼（Spearman）秩相关系数。秩相关系数的计算七、（一）偏相关系数研究某两个因素之间的相关，而把其它要素视为不变，即除去其它要素的影响，而单独研究两个要素之间的关系，则称为偏相关在偏相关分析中，把单相关系数矩阵称为零级偏相关系数。考虑某一个要素保持不变时称为一级偏相关系数。(1)偏相关系数的计算一级偏相关系数公式为：(2)偏相关系数据的检验一般采用T检验法。计算公式：式中：r12.34…m为偏相关系数，n为样本数，k+1为变量数，n-k-1为自由度对于某四个地理要素x1，x2，x3的23个样本数据，经过计算得到了如下的单相关系数矩阵：试计算各个一级偏相关系数解：同理计算检验：查P301“t分布临界值表”t>t0.05(f=20)=1.7247相关性显著八、上机运算指导4.4—利用SPSS进行偏相关分析1、在主菜单中单击Analyze,从下拉菜单中依次选择Correlate:Partial,弹出主对话框。2、指定分析变量和控制变量。从左边的源变量框中选择要分析的两个变量，单击向左箭头按钮，移入Variables框中；选择作为控制变量的变量名，单击向左箭头按钮，移入Controllingfor框中。3、选择假设检验类型4、Displayactualsignificancelevel:是否选择此项，决定于是否显示实际的显著性水平。如果选择此项，输出结果中显示实际的显著性水平；不选择此项，其显著性概率使用星号代替。一个星号“*”表示其著性概率在5%-1%之间，两个星号“**”表示其显著性概率小于或等于1%。5、在主对话框中，单击Options图标按钮，展开选项对话框。对话框中有两组选择项：（1）Statistics:统计量选择项●Meansandstandarddeviations:要求计算并显示各分析变量的均值和标准差。●Zero-ordercorrelations:要求显示零阶相关矩阵，即Pearson相关矩阵。（2）MissingValues:处理观测量缺失值的方式6.单击Ok提交系统执行第二节回归分析1、回归分析的概念利用数据统计方法，寻找出地理数据中隐藏在随机性后面的统计规律，并用回归方程来表达。称为回归分析。2、回归分析的类型按确定研究方法分为1、线性回归（一元线性回归、多元线性回归等）2、非线性回归（一元非线性回归、分段回归、多元非线性回归）3、回归变量的选择（自变量选择的准则、逐步回归分析方法）3、一元线性回归的计算4、多元回归分析1、概念用变量的观测数据拟合所关注的变量和影响它变化的变量之间的线性关系式，检验影响变量的显著程度和比较它们的作用大小，进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化。程序运算指导4.7—利用SPSS进行多元线性回归分析当在数据窗中建立或读入一了个数据文件后，进行线性回归分析的步骤如下：1、在主菜单中单击Analyze,从下方拉菜单中依次选择Regression:Linear,弹出线性回归对话框。2、在左侧的源变量框中选择一数字变量作为因变量进入Dependent框中，选择多个变量作为自变量进入Independent[s]框中。3、在Method:框中选择一种变量分析方式Enter。4、单击OK执行统计分析。第七章地理系统预测（考论述题）一、时间序列分析的基本原理长期趋势（T）趋势成分——是指时间序列随时间的变化而逐渐增加或减少的长期变化的趋势。季节变动（S）季节成分——是指时间序列在一年中或固定时间内，呈现出的固定规则的变动。循环变动（C）循环成分——是指沿着趋势线如钟摆般地循环变动，又称景气循环变动不规则变动（I）不规则成分——是指在时间序列中由于随机因素影响所引起的变动。二、趋势拟合方法（一）平滑法时间序列分析的平滑法主要有三类：1、移动平均法2、滑动平均法3、指数平滑法①一次指数平滑②高次指数平滑法三，思考题第一题