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基于地统计分析的南京市商品住宅价格分布差异分析(3)
其中:
E(I)=
V(I)=E(I2)-E(I)2
(2)局部空间自相关分析
研究整个研究区域的空间自相关性往往不能够解决实际问题,需要进一步研究具体哪个区域存在着比较明显的相似值集聚的现象,即哪个区域对整个研究区域的空间自相关性起着决定性作用,以及是否存在反常的局部区域或者小范围局部不稳定的情况。此时,局部自相关分析能够很好地揭示某个局部区域的空间对象的相关性程度,并且找出异常的局部区域所在的位置。局部空间自相关分析方法有三种,本文主要用到了第一种空间纤细局部指标的判断方法。
空间联系的局部指标(local indicators of spatial association, LISA)能够描述各个区域中空间对象及其领域范围内相同对象的相似性,并且所有区域单元LISA的总和与全局Moran指数成正比。LISA指数包括局部Moran指数和局部Geary系数。
对于局部空间自相关,Moran指数计算公式为
I= (2)
式中,各代数式的含义与式(1)中相同。
与计算全局空间自相关类似,用检验统计量在Z(I)值来描述n个区域的局部空间自相关程度:
Z=
局部Moran指数是能够反映出各个区域单元i与周围区域所具有显著相似度的空间聚集度指标。
3克里格插值
对于任何一种插值方法,都不能要求所计算的估计值和实际值完全一样,偏差是不可避免的。克里格插值是一种非精确插值,即预测表面在样点处的数值并不一定和他的实际值相等。克里格插值基于一定的统计模型-如空间自相关等,可以在一定区域内对空间数据进行无偏、最优的估计,他的优点在于不仅可以生成一个预测表面,还可以预测生成结果的精度。常见的克里格插值方式有很多,本研究采用最常用的普通克里格法。克里格插值要求数据具有正态分布特征,如不符合则需要做对数转换使之符合正态分布,本研究中各年数据均符合正态分布,可以进行克里格插值。
4分析软件
ARCGIS 是世界领先的 GIS 软件供应商美国 ESRI 公司开发的一款全面的GIS 平台,包括桌面 GIS(ArcGIS Desktop),嵌入式 GIS(ArcGIS Engine)以及服务端 GIS(ArcGIS Server),为用户构建一个完善的 GIS 系统提供完整的解决方案,是全世界用户群体最大、应用领域最广泛的 GIS 软件平台。在本研究中,主要使用添加坐标点数据,ArcToolBox里的 Spatial Analist 工具进行统计分析和克里格插值,空间统计工具进行全局自相关和局部自相关分析,以及地统计分析模块进行数据检验、趋势分析、专题地图制作等。
二、结果与分析
(一)商品住宅价格统计分析
通过收集南京市2016年9月至12月开盘在售的住宅项目,可以发现南京全市开盘在售的商品住宅项目一共有161处,利用arcgis的按属性查询功能和统计分析功能,获得各个区位的样本数据商品住宅数目及住宅均价的各项统计值,包括最低值、最高值和平均值( 表1)。可以看出,市郊中的江宁区和浦口区住宅项目较多,分别为36处和25处。主城区中秦淮区最少,只有三处,但秦淮区的均价平均值最高,高达43000元/m2,主城区其他各区的均价最低值也都达到了18000元/m2以上,而均价最高值高达48000元/m2。
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