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  • 地理探测器学习

    千次阅读 2021-04-08 19:50:07
    一、为什么选择了地理探测器 (1)因变量Y和自变量x的两个空间分布的一致性也仅映了这两个变量的关联性,这种关联既包括线性部分,也包括非线性部分,可以用地理探测器度量这种关联性。线性回归模型和地理探测器的...

    一、为什么选择了地理探测器

    (1)因变量Y和自变量x的两个空间分布的一致性也仅映了这两个变量的关联性,这种关联既包括线性部分,也包括非线性部分,可以用地理探测器度量这种关联性。线性回归模型和地理探测器的目的都是通过建立两个变量的统计关系,进而提示可能的因果关系。
    (2)当线性回归显著时,地理探测器必然显著;当线性回归不显著时,地理探测器仍然可能显著;两变量只要有关系,地理探测器就能够探测出。

    (3)地理探测器原理保证了其对多自变量共线性免疫。

    二、地理探测器原理

    地理探测器是分析空间分异性的工具,其核心思想是—如果某个自变量对某个因变量有影响,那么自变量的空间分布和因变量的空间分布应该趋干一致。
    地理探测器括四个探测器:
    (1)因子探测器:探测自变量多大程度上解释了因变量的空间分异;
    (2)交互探测器:交互探测可以定量表征两个自变量对于因变量格局的作用关系;
    (3)风险探测器:用于判断两个子区域间的属性均值是否有显著性的差别,揭示了哪些自变量是因变量显著的高值或低值,以t统计量来检验;
    (4)生态探测器:用于比较两个自变量对因变量属性的空间分布的影响是否有显著的差异,即比较不同自变量解释力的相对重要性差异,以F统计量来衡量;

    三、地理探测器应用

    1、地理探测器(excel)下载地址:http://www.geodetector.cn/

    2、地理探测器-R包“GD”使用应用:

    (1)安装Rtool:shttps://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools

    仅在源代码中使用C / C ++ / Fortran代码构建R软件包时才需要rtools。

    (2)安装地理探测器-R包“GD”

    > #安装GD包
    > install.packages("GD") 
    > #引用GD包
    > library(GD) 
    

    (3)地理探测器-R包“GD”应用代码

    csv表格内只留了需要的自变量和因变量,且自变量均为数字类型,而其他多于的属性都删掉了,gdm才能运行gdm,不知道为什么。

    > #读取文件
    > data <- read.csv("E:/geodetector/data.csv", header = TRUE, sep = ",")
    > #设置最优离散化的可选参数
    > #可选方法:相等、自然、分位数、几何、sd和手动
    > discmethod <- c("equal","natural","quantile","geometric","sd") 
    > #空间数据离散化分成4~6类
    > discitv <- c(4:6)
    > #定义连续变量
    > #进行空间数据离散化处理
    > continuous_variable <- colnames(data)[-c(1,17)]
    > #调用gdm函数
    > result <- gdm(GKDM ~ ., continuous_variable = continuous_variable, data = data, discmethod = discmethod, discitv = discitv)
    > #显示分析结果
    > result
    > #显示分析图表
    > plot(result)
    

    遇到的错误

    (1)生成R包需要Rtools,但当前未安装,下载Rtools并重新启动RStudio。

    Warning in install.packages :unable to access index for repository
    https://cran.rstudio.com/src/contrib:无法打开URL’https://cran.rstudio.com/src/contrib/PACKAGES’
    WARNING: Rtools is required to build R packages but is not currently installed. Please download and install the appropriate version of Rtools before proceeding:

    (2) 变量不是数字

    Error in disc(x, f.itv, method = f.method) : var is not numeric

    > #不想返工一下子将所有变量转数字
    > data$GKDM=as.numeric(data$GKDM)
    > data$POPU=as.numeric(data$POPU)
    > data$GDP=as.numeric(data$GDP)
    > data$ONE=as.numeric(data$ONE)
    > data$TWO=as.numeric(data$TWO)
    > data$THREE=as.numeric(data$THREE)
    > data$GDZCTZ=as.numeric(data$GDZCTZ)
    

    (3)需要TRUE/FALSE值的地方不可以用缺少值

    Error in if (formula.vars[2] == “.”) { :
    需要TRUE/FALSE值的地方不可以用缺少值

    > #计算数据集中的缺失值总数
    > sum(is.na(data))
    > #当一笔数据是完整的,回传TRUE;当一笔数据有遗漏值,回传FALSE
    > complete.cases(data)
    > #返回缺失值的位置
    > which(is.na(data))
    

    在检查的过程中没有缺失值,也不懂为什么报错,当我把所有不要的变量删除后,就可以成功运行了。

    【参考资料】
    空间数据分析教程-王劲峰-科学出版社
    地理探测器:原理与展望-王劲峰-地理学报
    基于地理探测器的北京市居民宜居满意度影响机理-湛东升-地理科学进展
    GD-参考手册

    展开全文
  • 小伙伴们整理的地理探测器的一些简要知识,和3个地理探测器软件。http://www.geodetector.cn网站可以直接下载软件
  • 地理探测器是探测空间分异性,以及揭示其背后驱动因子的一种新的统计学方法,此方法无线性假设,具有优雅的形式和明确的物理含义。基本思想是:假设研究区分为若干子区域,如果子区域的方差之和小于区域总方差,则...
  • 王劲峰研究员提出的空间分异性探测工具地理探测器免费下载。如无积分可在官网Geodetector.cn免费下载,也可通过此帖直接下载。 空间分异是自然和社会经济过程的空间表现,也是自亚里士多德以来人类认识自然的重要...
  • 地理探测器GeoDetector

    2021-06-09 19:54:57
    今天看到一篇文章使用的方法名称是地理探测器,介绍说比常用的回归方法要有优势,查询了一下方法也容易理解,而且确有其优势,关键是作者专门做了一个page介绍他的软件和方法,中英文的介绍文章也都有,真是十分方便...

    今天看到一篇文章使用的方法名称是地理探测器,介绍说比常用的回归方法要有优势,查询了一下方法也容易理解,而且确有其优势,关键是作者专门做了一个page介绍他的软件和方法,中英文的介绍文章也都有,真是十分方便了,做空间异质性分析的同学不妨一试,而且操作起来真是太简单了,哈哈哈。

    1.地理探测器介绍

    地理探测器主要包括4种,分别是Factor_detector、Risk_detector、Ecological_detector、Interaction_detector。

    1.1 Factor_detector

    首先,根据自变量X进行分层,自变量需要是离散的,如果是连续的需要使用聚类等方式进行离散化。然后根据下述公式计算q值。其实公式反应的就是聚在一起的那些点或区域,如果方差和总方差相比很小的话,就说明有明显的空间集聚现象,也就是空间异质性或者说文章中的叫法空间分异,计算完q值还可以对q值进行统计推断,判断其显不显著,当然这就不展开介绍了,具体的可以看王劲峰老师的论文《地理探测器_原理与展望》,中文的也容易看懂。
    在这里插入图片描述
    这个探测器在软件中的输出结果如下图所示,其中type,region和level就是三个自变量或者叫factor,q值就是因变量Y分别对这三个自变量的q值了。
    在这里插入图片描述

    1.2 Risk_detector

    Risk_detector其实就是判断两个子区域间的属性均值是否有显著的差别,用t统计量来检验,这个容易理解,不多解释了。软件结果如下,第一张表是各个type类别的均值,第二张表就是对应factor的两个类别间有没有显著性差异。

    在这里插入图片描述

    1.3 Ecological_detector

    生态检测用于比较两因子 X1和 X2对属性 Y的空间分布的影响是否有显著的差异,以F统计量来衡量,软件运行结果如下图所示,If Y(X1) (risk factor names in row) was significantly bigger than Y(X2) (risk factor names in column), the associated value is “Y”, while “N” expresses the opposite meaning.首先,表格中没有Y或N的话就是没有显著性差异了,也就是X对Y的影响一样,Y的话就是比如region对Y的影响要大于type对Y的影响。
    在这里插入图片描述

    1.4 Interaction_detector

    交互探测器是用来识别不同风险因子 Xs之间的交互作用,即评估因子 X1和 X2共同作用时是否会增加或减弱对因变量 Y 的解释力,或这些因子对 Y的影响是相互独立的。思路也很简单,就是将X1和X2对应的地块取交集,分别看单独情况和取交集情况的q值如何。可以分成下面这几种情况。
    在这里插入图片描述
    软件输出结果如下所示:
    在这里插入图片描述
    以上就是地理探测器全部内容了,很有意思。

    参考文献

    [1]王劲峰, & 徐成东. (2017). 地理探测器:原理与展望. 地理学报, 72(001), 116-134.
    [2]http://www.geodetector.cn/#_How_to_Use
    [3]Feng Gao, Shaoying Li*, Zhangzhi Tan, Zhifeng Wu, Xiaoming Zhang, Guanping Huang, Ziwei Huang. Understanding the modifiable areal unit problem in dockless bike sharing usage and exploring the interactive effects of built environment factors. International Journal of Geographical Information Science,2021,
    https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1863410
    [4]基于共享单车骑行GPS记录数据的研究成果丨城市数据派

    展开全文
  • 地理探测器是探测空间分异性,以及揭示其背后驱动因子的一种新的统计学方法, 此方法无线性假设,具有优雅的形式和明确的物理含义。基本思想是:假设研究区分为若干子 区域,如果子区域的方差之和小于区域总方差,则...
  • 有需要的小伙伴们可以自存,我个人没有去学使用地理探测器,希望对大家有帮助把。 地理探测器可用来度量空间分异性、探测解释因子、分析变量之间交互关系,已经在自然和社会科学多领域应用。
  • 地理探测器GD包报错

    2021-05-14 10:10:45
    <p>R语言实现地理探测器中 Error in sample.int(length(x), size, replace, prob) : 'replace = FALSE',因此不能取比总体要大的样本 请问一下这种情况是要怎么解决呢?</p>
  • 地理探测器笔记.pdf

    2021-06-03 21:37:19
    地理加权回归分析PPT
  • 【实用案例】R语言gdm函数实现地理探测器分析

    千次阅读 热门讨论 2021-02-24 23:26:33
    R语言实现地理探测器分析R语言实现地理探测器分析碎碎念查看官网例子代码 R语言实现地理探测器分析 碎碎念 最近由于学习需要,接触了地理探测器地理探测器有Excel版和R语言版,起初我是用Excel试着做,地理探测器...

    R语言实现地理探测器分析

    碎碎念

    最近由于学习需要,接触了地理探测器。地理探测器有Excel版和R语言版,起初我是用Excel试着做,地理探测器分析都需要先将数据离散化,而不同的离散化方法又会产生不同的分析结果,到底哪个才最优不得而知,一个个去调试也太麻烦了,而且Excel版不适合数据量大的情况下分析,会出现卡顿、闪退的情况(也许是我的电脑太垃圾),所以我就摸索了一下R语言实现地理探测器分析的方法。

    查看官网例子

    地理探测器有4个部分:factor detector、interaction detector、risk detector、ecological detector,官网上有对这四个探测器分别用代码实现的语句,这里不做介绍。
    GD包还提供了一个一步到位的函数gdm,实现数据最优离散化选择方案,不用自己一个调试了。

    #查询gdm函数使用方法
    help("gdm")
    

    输入上述语句就弹出gdm的使用方法页面,有两种:(其实官方给的代码已经非常详细、好懂了)
    在这里插入图片描述
    根据提供的具体案例进行尝试,发现案例中使用的数据集,有一列这样类型的值。
    在这里插入图片描述

    在我自己后续的尝试中,发现如果不添加这一种类型的数据,就会报错:

    > aging <- gdm(Y ~ ., continuous_variable = continuous_variable, data = data4, discmethod = discmethod, discitv = discitv)
    Error in if (qv12 < min(qv1, qv2)) { : 
      需要TRUE/FALSE值的地方不可以用缺少值
    

    所以我也加了一列类似的数据,后面就成功了。要根据自己数据的实际情况哦。我的是统计年鉴数据,所以我添加的那一列就是各省的分区,用字母表示。顺便将代码分享给大家

    代码

    #安装“GD”包
    #Load GD package
    install.packages("GD")     
    library(GD)                
    #读取文件
    testdata <- read.csv("E:/geodetector/data.csv", header = TRUE, sep = ",")  
    #GD包里有提供五种监督离散化方法,这行代码对空间数据进行离散化处理
    discmethod <- c("equal","natural","quantile","geometric","sd")   
    #空间数据离散化分成3~7类,当然可以自己根据实际情况修改
    discitv <- c(3:7)
    #定义连续变量
    #因为我的testdata都是统计年鉴上的数据,所以都都需要进行空间数据离散化处理
    continuous_variable <- colnames(testdata)[-c(1,17)]
    #调用gdm函数
    testgdm <- gdm(Y ~ ., continuous_variable = continuous_variable, data = testdata, discmethod = discmethod, discitv = discitv)
    #显示分析结果
    testgdm
    #显示分析图表
    plot(testgdm)
    

    拜拜!

    展开全文
  • 地理探测器——空间统计分析

    千次阅读 2021-03-02 18:16:05
    地理探测器(一种统计方法) ​ ——探测和利用空间分异性的工具 1. 基本思想 假设研究区分为若干子区域,如果子区域的方差之和小于区域总方差,则存在空间分异性;如果两变量的空间...

    地理探测器(一种统计方法)

    ​ ——探测和利用空间分异性的工具

    1. 基本思想

    假设研究区分为若干子区域,如果子区域的方差之和小于区域总方差,则存在空间分异性;如果两变量的空间分布趋于一致,则两者存在统计关联性。

    基于的假设:如果某个自变量对某个因变量有重要影响,那么自变量和因变量得空间分布应该具有相似性

    2. 解决的问题

    空间分层异质性:指层内方差小于层间方差的地理现象,例如地理分区、气 候带、土地利用图、地貌图、生物区系、区际经济差异、城乡差异以及主体功能区等等。

    3. 用途

    该统计量可以用于度量空间分异性、探测解释因子、分析变量之间得交互关系。

    4. 优势

    a) 可以探测数值型数据和探测定性数据:

    擅长分析类型量,对于顺序量、比值量或间隔值进行适当的离散化即可。

    b) 探测两因子交互作用于因变量:

    通过分别计算和比较各单因子q值及 两因子叠加后的q值,可以判断两因子是否存在交互作用,以及交互作用的强弱、方 向、线性还是非线性等。两因子叠加既包括相乘关系,也包括其他关系,只要有关系, 就能检验出来。

    5. 地理探测器原理

    探测和利用空间分异性得工具。包括四个探测器

    (1) 分异及因子探测:探测Y的空间分异性,以及探测某因子X多大程度上解释了属性Y得空间分异。q = 1-**SSW/SST SSW:内层方差之和,SST:全区总方差。q取值[0-1],值越大说明Y**的空间分异性越明显

    (2) 交互作用探测:识别不同风险因子Xs之间得交互作用,即评估因子X1X2共同作用时是否会增加或减弱对因变量Y的解释力,或这些因子对Y的影响是相互独立的。

    (3) 风险区探测:用于判断两个子区域间得属性均值是否有显著的差别,以t统计量来衡量。

    (4) 生态探测:用于比较两因子X1X2对属性Y的空间分布的影响是否有显著的差异,以F统计量来衡量:

    6. 地理探测器软件

    Geodetector:用Excel编制的地理探测出器软件

    (1) 下载地址:http://www.geodetector.org/(已下载)

    (2) 使用步骤:

    a) 数据的收集与整理

    b) 将样本(Y**,X**)读入地理探测器软件,然后运行。结果主要有四个部分,分别是:

    i. 俩区域因变量均值是否有显著差异

    ii. 自变量X对因变量的解释力

    iii. 不同自变量对因变量的影响是否有显著的差异

    iv. 自变量对因变量影响的交互作用。

    需要注意的是对于面数据和点数据的不同处理方式。

    7. 应用案例

    (1) 新生儿神经畸形空间变异的环境因子识别

    (2) 美国陆表切割度空间变异的主导因素探测

    (3) 中国县域城市化空间变异的驱动力

    (4) 土壤抗生素残留空间变异的因子分析

    地理探测器目前已有十分广阔的应用领域以及不同大小的研究区域。

    8. 总结

    空间自相关性和空间分异性是空间数据的两大特性和两大信息资源。地理数据中的类型量广泛存在,他体现了地理对象的空间分异性,具体变现为层内方差小于层间方差。空间探测器可用于以下:

    (1) 度量给定数据的空间分异性

    (2) 寻找变量最大的空格键分异

    (3) 寻找因变量的解释变量

    展开全文
  • 地理探测器软件下载与使用

    千次阅读 多人点赞 2020-11-10 16:09:35
    1、地理探测器软件下载链接:http://geodetector.cn/ 2、下载软件包,解压,双击“.xlsm”即可         3、软件的使用       想了解更多,请关注微信公众号“GAO戏精...
  • 使用R包GD实现地理探测器算法

    千次阅读 热门讨论 2020-12-11 20:27:16
    首先载入数据 data<-read.table(file="D:/GWRR/统计总表-终版.csv",header=TRUE,sep=',') 然后由于我的研究需要两个年份的, factors2011<-data[,c(4,7,9:39)] factors2016<-data[,c(5,7,9:39)] ...
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地理探测器