空间回归模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 迈克尔·D.沃德（Michael D.Ward），克里斯蒂安·格里蒂奇（Kristian，Skrede，Gleditsch） 著，吴晓刚 编，宋曦 译

图书标签:

• 空间回归
• 空间统计
• 计量经济学
• 地理信息系统
• GIS
• 空间数据分析
• 回归分析
• 统计建模
• 地理学
• 环境科学

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543226159

版次：1

商品编码：11902559

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：16

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：138

字数：96000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：奇幻爱好者 影视爱好者 对当代奇幻、科幻插画有兴趣的读者

本书向读者介绍了两种应用广泛的空间回归模型：空间定距因变量和空间性误差模型。此外还补充了空间分析中的疑难问题。是社会科学工作者在分析复杂调查数据时不可多得的全面参考书。

内容简介

　　《空间回归模型》主要解决线性回归分析中空间依赖关系的相关问题，为社会科学家完备地介绍如何将空间依赖性的分析纳入回归框架。《空间回归模型》作者向读者介绍了两种应用广泛的空间回归模型：空间定距因变量和空间性误差模型。此外还补充了空间分析中的疑难问题。

作者简介

迈克尔?沃德（Michael D. Ward），华盛顿大学西雅图分校政治科学系教授。讲授政治学研究方法和国际关系课程。他同时是统计和社会科学中心成员。他目前的工作包括研究国际贸易和 冲突的动态网络中的依赖关系。此外他还关注波斯尼亚以及俄罗斯北高加索地区不同国家团体之间的社会距离。

克里斯蒂安?格里蒂奇（Kristian Skrede Gleditsch），埃塞克斯大学政府系教授以及奥斯陆国际和平研究院（PRIO）内战研究中心的研究员。他的研究兴趣包括冲突与合作，民主化和社会与政治过程中的空间维度。

目录

第1章 导论
第1节 交互作用与社会科学
第2节 世界各国的民主
第3节 空间依赖关系介绍
第4节 将地图作为可视化数据
第5节 空间依赖性和相关性测量
第6节 接近性测量
第7节 估计空间模型
第8节 小结
第2章 空间滞后因变量
第1节 空间滞后因变量的回归
第2节 估计空间滞后y模型
第3节 空间性间隔y模型的最大似然估计：以民主研究为例
第4节 空间滞后y模型的均衡效应
第5节 意大利投票率的空间依赖关系
第3章 空间误差模型
第1节 空间误差模型
第2节 空间误差模型的最大似然估计
第3节 小结
第4章 扩展
第1节 识别连接性
第2节 推论与模型评估
第3节 小结
附录 软件选项
注释
参考文献
译名对照表

精彩书摘

世界各国的民主
在引入空间讨论之前，我们先举一个数据中各观测值之间相互不独立的例子。社会科学家们很早就乐于解释为什么有的国家采用民主政治而有的却不是如此。早期由李普赛特（Lipset, 1959）提出的一项颇具影响力的观点认为民主制度是具有社会必要条件的。其中之一就是较高的平均收入；李普赛特注意到“在更加民主的国家…平均财富也更高”（p.75）。在过去的四十多年里这种观点成为比较分析领域的奠基石，它表明具有更高平均收入的社会更可能建立民主体制。表1.1提供了一个数据简表，上面列出了2002年世界70多个国家的人均国内生产总值（GDP）和民主水平。我们对民主的测量来自POLITY指数，它将国家按照一系列制度标准划分成不同的类别。在这一指数中，-10代表最不民主的社会，10代表最民主的社会。格里蒂奇和沃德（Gleditsch and Ward, 1997）提供了建构这种指数的更详细信息。我们在表1.1中将各国按照人均国内生产值(GDP)和民主程度高低排序，以便于找出变量之间的简单关系。正如所见，一些富裕国家，比如丹麦，的确是民主国家；同时低收入国家，比如塞拉利昂和朝鲜，就是专制国家。有趣的是，李普赛特曾提出在1959年，澳大利亚、比利时、加拿大、丹麦、爱尔兰、卢森堡、荷兰、新西兰、挪威、瑞典、瑞士、英国和美国构成了欧洲、北美和南美各洲一系列的“稳定民主体制”。而当时不稳定的民主体制和独裁体制包括奥地利、芬兰、法国、西德、意大利和西班牙。如今这些国家也变成了民主体制，并且基本上稳定了。尽管这些个案同李普赛特的论调是一致的，但是财富和民主之间存在更普遍的强烈相关关系么？尽管印度的平均国民收入很低，但它却是民主体制；此外尽管印度近年来经历了高的经济增长，它仍然远远低于经济合作与发展组织（Organization for Economic Cooperation and Development）成员国的水平。同时，中东地区很多专制国家却拥有很高的收入水平，这也是同李普赛特的观点相违背的。为了更一般化地估计这种关系，我们需要一种更加系统性的比较分析。

前言/序言

社会科学定量研究的很多方法都是基于对个体行为的分析。我们通常将个体行为作为结果变量，然后将其表示成由一组解释变量构成的方程，最常见的也就是回归方程的形式。社会科学理论主要就是描述这种结果变量和解释变量之间是如何关联的。当然，这种分析并不仅仅停留在个体或者微观层面。有时，研究者也会分析集体层面的数据，比如街坊、社区、公司、城市、县、州，以及国家。但是分析的逻辑仍然相同。我们试图构造因变量和某些自变量（诸如个人、街坊、社区、公司、城市、县、州和国家）之间的关联，不管这种关联是否为因果关系。当我们这样做的时候，其实已经暗示了观测值的地理或者空间位置并不起作用。尽管研究者也会经常用虚拟变量将处于同一个地区的观测值合成一组，但这样做并没有考虑到除了空间以外的其他相似性。比如，数据分析者常用虚拟变量来划分个体是来自美国南部还是其他地区。这样做是为了控制一些特有的文化特征，而不是出于回归中空间依赖关系的考虑。空间回归模型一书将不遗余力地解决线性回归分析中空间依赖关系的相关问题。
确切地说，我们将结果变量yi对解释变量的向量 做OLS回归：

这里 包括被估参数的一组向量， 是服从独立同分布假设的随机误差。在经典线性回归中，假设分布为正态分布。当空间（或其他）依赖关系存在时， 将不再相互独立，并且导致 被低估，从而影响到假设检验的正确性。
尽管对空间问题的考虑可以追溯到早期在地图制作和调查方面的尝试，但是现代空间回归是直到最近几十年随着统计知识和计算能力的提高才出现的。在本套丛书中，有相当一部分书籍都直接讨论了线性回归或者间接涵盖了有关的内容，但却都没有涉及空间依赖性。因此，沃德和格里蒂奇的这本书将是对本系列丛书尤其是线性回归内容的一个很好补充。此书作者向读者介绍了两种应用最广泛的空间回归模型：空间性定距因变量和空间性误差模型，此外还补充了空间分析中的疑难问题。尽管读者的分析单位可能与书中作者的分析单位并不相同，然而书中大量直观的例子仍然能够为读者提供有益的思考。
——廖福挺

《空间回归模型》—— 探索地理现象的内在联系与驱动力 本书旨在深入剖析空间回归模型这一强大的统计分析工具，为读者提供一套理解和解释地理空间中复杂关系的理论框架与实践指南。我们并非仅仅罗列枯燥的公式与算法，而是致力于揭示空间回归模型如何捕捉并量化现实世界中普遍存在的空间依赖性与异质性，从而揭示隐藏在地理现象背后的深层机制。 本书内容聚焦于以下几个核心方面： 第一部分：空间数据的特性与挑战 在深入探讨回归模型之前，理解空间数据的独特性质至关重要。传统回归分析常假设观测值之间相互独立，然而，在地理学、环境科学、城市规划、经济地理等诸多领域，空间数据往往表现出显著的空间自相关性——即距离较近的地点其属性值倾向于更相似。这种“近者更近”的现象，或是“近者不同”的反常空间联系，是空间现象的基本特征，也是应用传统回归模型时必须克服的关键挑战。 本书将首先系统性地介绍空间数据的核心概念，包括： 空间自相关（Spatial Autocorrelation）： 详细阐述莫兰指数（Moran's I）、吉尔特指数（Geary's C）等统计指标，通过直观的图示和实际案例，帮助读者理解空间自相关如何度量地理要素的聚集或分散程度。我们将探讨正空间自相关（聚集）和负空间自相关（分散）的不同表现形式，并分析其在自然和社会现象中的具体体现，例如传染病的传播、房地产价格的区域集聚、污染物的空间扩散等。 空间异质性（Spatial Heterogeneity）： 空间异质性指的是不同空间区域的变量关系可能存在差异。例如，在一个国家的不同地区，经济发展水平对人口迁移的影响程度可能不同。本书将深入探讨空间异质性的概念，并介绍如何通过可视化手段（如地图着色、散点图矩阵）初步识别空间异质性的存在。 空间依赖性（Spatial Dependence）： 空间依赖性是空间自相关的一种更广泛的表述，它意味着一个地点的属性值受到其邻近地点属性值的影响。这种影响可以是直接的（如信息扩散），也可以是间接的（如通过共享的环境因素）。理解空间依赖性是构建和解释空间回归模型的基石。 尺度效应（Scale Effects）： 不同的研究尺度（例如，县域、城市、国家）可能会导致不同的空间模式和关系。本书将探讨尺度效应如何影响空间数据的分析结果，以及在选择模型时如何考虑尺度问题。 空间数据的可视化（Spatial Data Visualization）： 强大的可视化工具是理解和探索空间数据的关键。我们将介绍如何利用GIS（地理信息系统）软件，结合统计分析，生成高质量的地理图件，如散点图、热力图、分级统计图等，以直观地展现空间分布格局和潜在的空间关系。 第二部分：空间回归模型的理论基础与构建 在掌握了空间数据的特性后，本书将循序渐进地引入空间回归模型。我们将从最基础的空间回归模型开始，逐步扩展到更复杂的模型，并详细阐述其背后的统计学原理。 经典线性回归的局限性（Limitations of Classical Linear Regression）： 通过对比，清晰地展示经典线性回归（OLS）在处理空间自相关数据时可能产生的偏差（如标准误被低估，导致统计推断错误）和模型拟合不准确的问题。我们将分析OLS模型中“误差项独立同分布”这一核心假设在空间数据面前是如何被打破的。 空间权重矩阵（Spatial Weights Matrix）： 空间权重矩阵是空间回归模型的核心构成要素，它量化了不同空间单元之间的空间邻近关系。本书将详细介绍构建空间权重矩阵的常用方法，包括： 邻接标准（Contiguity Criteria）： 基于共享边界（一阶、二阶邻接）或顶点（Queen、Rook）定义邻接关系。 距离标准（Distance Criteria）： 基于欧氏距离、曼哈顿距离等，并结合截断距离（Fixed Distance Band）或k近邻（k-Nearest Neighbors）来定义权重。 反距离加权（Inverse Distance Weighting）： 距离越近，权重越大，距离越远，权重越小。 交互作用权重（Interaction Weights）： 考虑更复杂的空间交互关系，例如基于经济活动或人口流动的权重。 我们将深入讨论不同权重矩阵的特点、适用场景以及如何进行选择与检验。 空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）： SLM模型显式地将空间滞后因变量（即邻近区域的因变量取值）纳入回归方程，直接捕捉空间溢出效应。我们将详细讲解SLM模型的数学形式，其系数的解释，以及如何通过最大似然估计（MLE）或广义矩估计（GMM）等方法进行参数估计。 空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）： SEM模型假设误差项本身存在空间自相关，而非解释变量或因变量存在直接的空间溢出。我们将阐述SEM模型的数学形式，其与SLM模型的区别与联系，以及参数估计方法。 空间滞后与空间误差模型相结合（Combined SLM and SEM）： 在实际应用中，空间滞后和空间误差效应可能同时存在。本书将介绍如何构建和估计同时考虑这两种效应的模型，以及如何通过模型比较来判断哪种模型更适合解释特定现象。 地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）： GWR是一种非参数的局部回归模型，它允许回归系数在空间上发生变化，从而捕捉空间异质性。我们将深入讲解GWR的基本原理，其核函数（Kernel Function）的选择、带宽（Bandwidth）的确定，以及如何解释局部回归系数。GWR模型是揭示空间异质性影响的重要工具。 第三部分：空间回归模型的应用与实践 理论的掌握需要通过实践来巩固。本部分将聚焦于空间回归模型的实际应用，结合各类研究案例，指导读者如何运用这些模型解决现实问题。 案例研究（Case Studies）： 本书将汇集来自不同学科领域的丰富案例，例如： 城市研究： 分析城市扩张、住房价格的空间决定因素、犯罪率的空间分布规律等。 环境科学： 研究空气污染的空间格局、土壤侵蚀的影响因素、生物多样性分布的空间模式等。 经济地理： 探索产业集聚的空间效应、贸易活动的空间联系、区域经济发展差异的空间驱动力等。 公共卫生： 分析疾病传播的空间传播路径、医疗资源可达性的空间分布、健康服务需求的空间预测等。 每一个案例都将详细介绍研究背景、数据准备、模型选择、结果解释和政策启示，帮助读者理解模型在不同情境下的应用价值。 模型诊断与选择（Model Diagnostics and Selection）： 建立正确的模型需要进行充分的模型诊断。本书将介绍常用的模型诊断方法，包括： 残差分析（Residual Analysis）： 检验模型假设是否满足，是否存在空间自相关。 信息准则（Information Criteria）： 如AIC（赤池信息量准则）、BIC（贝叶斯信息量准则），用于比较不同模型的拟合优度。 空间回归模型检验（Spatial Regression Model Tests）： 如LM（Lagrange Multiplier）检验，用于判断是否存在空间滞后或空间误差效应。 模型假设检验（Hypothesis Testing）： 对模型系数进行统计检验。 软件实践（Software Implementation）： 本书将提供在主流空间分析软件（如GeoDa, R语言的spdep包, Python的libpysal库等）中实现空间回归模型的具体操作指南。通过详细的代码示例和清晰的步骤说明，读者可以快速上手，将理论知识转化为实际操作能力。 解释与推断（Interpretation and Inference）： 深入探讨如何准确解释空间回归模型的系数。例如，空间滞后模型中因变量的空间滞后项系数的含义，以及如何区分直接效应（Direct Effect）、间接效应（Indirect Effect）和总效应（Total Effect）（在更高级的模型中）。我们将强调在空间模型中进行统计推断时的注意事项。 模型局限性与未来发展（Limitations and Future Directions）： 任何模型都有其适用范围和局限性。本书将客观分析当前空间回归模型在处理复杂空间关系、异质性、动态性等方面可能遇到的挑战，并展望该领域未来的研究方向和技术发展趋势。 本书的目标读者： 地理学、城市规划、区域经济学、环境科学、公共卫生、社会学等领域的学生、研究人员。 对空间数据分析感兴趣的政策制定者、规划师、数据科学家。 希望提升空间数据分析技能，掌握更高级统计方法的从业人员。 本书力求在理论深度与实践应用之间取得平衡，既为读者构建扎实的理论基础，又提供清晰可行的操作指南。我们相信，通过学习本书，读者将能够更有效地分析和理解我们所处世界中复杂的空间现象，并为解决现实世界的空间性问题提供科学的工具和深刻的洞见。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视野格局非常开阔，它不仅仅停留在技术层面，更触及到信息时代背景下，我们如何构建认知框架的哲学思考。作者在后记部分有一段话尤其触动我，他讨论了“模型拟合”与“现实真相”之间的永恒张力，提醒我们永远不要迷信任何单一的解释系统。这种宏观的视角，使得整本书的阅读体验充满了人文关怀和批判性思维的引导。我感觉自己不是在学习一套工具，而是在参与一场关于如何更理性、更科学地认识和改造世界的深度对话。无论是对于学术研究者，还是对于负责复杂系统管理的决策者而言，这种跨越学科边界的思维训练都是至关重要的。装帧和印刷质量也毋庸置疑，纸张的触感细腻，油墨光洁，即便是频繁翻阅查阅，也不会有损坏之虞。总而言之，这是一部需要反复研读、常读常新的力作，它为理解复杂系统提供了一把高精度、多功能的瑞士军刀，其价值无可替代。

评分☆☆☆☆☆

这本书的论述结构极其严谨，充满了逻辑上的“闭环设计”。作者在开篇提出的问题，往往在后续的章节中被层层拆解、逐步解决，最终在收尾处形成一个完美的理论闭环，让人感到一种极大的满足感和完整性。特别是关于模型选择与验证的部分，作者的处理方式非常细腻和负责任。他没有简单地推荐某一种“万能钥匙”，而是深入剖析了每种方法的内在偏差和适用场景，甚至详细探讨了在数据不完全满足理想假设时，如何进行稳健性的调整。我特别欣赏作者对“不确定性”的坦诚。他没有把模型描绘成无所不能的“神谕”，而是将其定位为一种在信息不完全状态下做出的“最佳推断”。这种严谨的科学态度，使得全书的论点都建立在坚实可靠的基础之上，让人倍感信服。阅读过程中，我拿出了很多空白笔记本，不是忙着抄写公式，而是记录下那些启发我思考的“思维模型”和“分析范式”。对于任何一个致力于提升决策质量的人来说，这本书提供的方法论价值，恐怕比具体的数值解算更为宝贵。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的阅读难度是相当高的，它需要读者投入大量的时间和精力去消化吸收，绝非可以“快餐式”浏览的作品。它更像是需要一位老茶客细细品味的陈年普洱，每一口都需要反复咀嚼才能体会出其中蕴含的醇厚。书中的图表设计堪称艺术品，那些复杂的函数曲线和数据分布图，配色专业，标注清晰，极大地辅助了抽象概念的理解。我特别留意了其中关于模型迭代优化的案例分析，作者选择的背景案例非常贴近现实世界中那些“棘手”的问题，比如高维稀疏数据处理或者动态环境下的参数估计。他对于每一步推导的解释都力求做到“知其然，更知其所以然”，而不是仅仅给出一个结论性的公式。这种深度挖掘的精神，让这本书的价值远远超越了任何现有的参考资料。它强迫读者走出舒适区，去挑战那些看似不可逾越的思维壁垒，每一次攻克一个难点，都带来一种知识被内化的喜悦。对于那些真正想在专业领域深耕下去的人来说，这本书无疑是一笔值得投入的“时间财富”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种深邃的星空蓝配上烫金的字体，散发着一种既神秘又严谨的气质，仿佛真的能窥见宇宙运行的深层法则。我是在一个偶然的机会下接触到这本书的，当时我正在为手头的项目寻找一些前沿的理论支撑，尤其是在处理时间序列数据的非线性关联方面，传统的模型已经显得力不从心。翻开扉页，作者那段充满激情的序言立刻抓住了我，他没有过多地谈论数学公式的优美，而是着重强调了“理解世界运行的本质”这一宏大目标，这让我对接下来的阅读充满了期待。书中的排版非常舒适，字体大小适中，行距处理得当，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。初略浏览目录，就能感受到作者深厚的学术功底，章节之间的逻辑衔接流畅自然，从基础概念的铺陈到复杂模型的深入探讨，层层递进，绝不含糊。尤其值得称赞的是，作者似乎非常注重理论与实践的结合，每个关键概念后面都紧跟着相关的应用案例或思想启发，这种教学方式无疑大大降低了理解门槛，让即便是初次接触相关领域的读者也能迅速建立起一个清晰的认知框架。这不仅仅是一本技术手册，更像是一场由智者引导的思维探险，引人入胜。

评分☆☆☆☆☆

读完前几章，我最大的感受是作者在构建理论体系时的那种“手术刀般的精准”。他没有采用那种冗长晦涩的语言来堆砌概念，而是用极其凝练和富有洞察力的措辞，直击问题的核心。比如，在阐述某一特定统计学假设时，他没有简单地复述教科书上的定义，而是通过一个极具画面感的类比——想象一个在迷雾中寻找方向的旅人，如何根据微弱的光点修正自己的航向——瞬间将抽象的数学概念具象化了。这种行文风格，让原本枯燥的数学推导过程也变得鲜活起来，仿佛在跟随一位经验丰富的向导，在知识的密林中辟出一条清晰的康庄大道。更让我惊喜的是，作者在引用经典文献时，总是能够以一种“后见之明”的角度进行点评和补充，指出前人研究的局限性，并自然而然地引出当前模型更优越性的地方。这体现了作者不仅是知识的搬运工，更是思想的炼金师。阅读过程中，我发现自己常常需要停下来，不是因为不懂，而是因为被某个精妙的论断所震撼，需要时间去细细品味那种洞察力的深刻。这种阅读体验，远超我预期的技术书籍范畴，更像是一次智力上的高强度训练。

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书到的很快，价格不贵，好评一下。

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东西不错，真的很不错。

评分☆☆☆☆☆

不错

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整体满意，推荐~

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

基于R语言编写的，言简意赅，如果又matlab对照就好了。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

东西不错，到货很快，一次愉快的购物经历