Gross domestic product (GDP) at current market prices at NUTS level 2
Transkrypt
Gross domestic product (GDP) at current market prices at NUTS level 2
Teoria Procesów Przestrzennych Ł AD Z K A Z AG O Prowadzący: Krzysztof Janc Ćwiczenie 3 NNEGO RZE ST ZE W A O NIA R A D PR O SP GEODA 0.9.5-i5 – obliczanie LISA TU TY U. W R. INS T O G NE L GR ZakładOZagospodarowania Przestrzennego NA AF I O I I I RO G Z WOJU RE www.zzp.geogr.uni.wroc.pl GE www.zzp.geogr.uni.wroc.pl/www_janc/glowna.html wywoływanie funkcji obliczania LISA Obliczanie LISA - przy pomocy przycisku jednozmienna lub dwuzmienna LISA albo z menu „ Space → Univariate LISA” lub „ Space → Multivariate LISa. Aby można było obliczać statystyki LISA należy, tak jak w przypadku obliczania statystyki Morana i jakichkolwiek innych działań w programie GeoDa, należy najpierw: - otworzyć projekt - posiadać utworzone wagi dla projektu etapy w procedurze obliczania LISA – dla jednej zmiennej Wybór zmiennej, dla których mają zostać obliczone LISA. Wybraną zmienną można „odznaczyć” jako domyślną „Set the variables as default”. Wybór wagi przestrzennej dla której mają zostać obliczone LISA. etapy w procedurze obliczania LISA – wybór okien do otworzenia po obliczeniu LISA Mapa istotności statystycznej Mapa klastrów LISA Wykres pudełkowy Wykres Rozrzutu Morana – dla statystyki Morana Wykres pudełkowy Wykresy pudełkowy dla cechy, dla której obliczano statystyki LISA – umożliwia analizę rozkładu analizowanej cechy. Istnieje możliwość regulowania 1,5 lub 3 odstępy międzykwartylowe (Q3 – Q1) trzeci kwartyl niebieska kropka - mediana pierwszy kwartyl Mapa istotności LISA Na mapie przedstawione są istotności statystyczne LISA dla poszczególnych jednostek na poziomie istotności 0,05; 0,01; 0,001; 0,0001 – intensywność zielonej barwy na mapie różnicuje poziom istotności statystycznej dla poszczególnych jednostek. Jednostki dla których brak jest istotności statystycznej (minimum na poziomie 0,05) zaznaczone zostały na biało. Mapa klastrów LISA (1) Na mapie przedstawione są klastry LISA (tylko te istotne statystycznie - minimum na poziomie 0,05) . Czerwony kolor – wysokie wartości cechy z sąsiadami o wysokich wartościach cechy Niebieski kolor – niskie wartości cechy z sąsiadami o niskich wartościach cechy Jasnoniebieski kolor – niskie wartości cechy z sąsiadami o wysokich wartościach cechy Różowy kolor - wysokie wartości cechy z sąsiadami o niskich wartościach cechy Jednostki dla których brak jest istotności statystycznej zaznaczone zostały na biało. Mapa klastrów LISA (2) na mapie klastrów LISA można określić filtr istotności statystycznej można również wybrać kształt, przy pomocy którego zaznaczone będą jednostki na mapie Wyniki z analizy (1) wyniki analizy LISA mogą zostać zapisane poprzez wybór z menu kontekstowego „Save Results” wyboru „rodzaju” rezultatu do zapisania dokonujemy poprzez zaznaczenie odpowiedniej opcji wartość wskaźnika LISA klaster LISA poziom istotności statystycznej Wyniki z analizy (2) 1 – wysoki - wysoki 2 – niski - niski 3 – niski - wysoki 4 – wysoki - niski 0 – brak istotności statystycznej Pozyskiwanie danych z bazy danych EUROSTATU (1) http://epp.eurostat.ec.europa.eu/ Pozyskiwanie danych z bazy danych EUROSTATU (2) przykład dla PKB – NUTS 2 http://epp.eurostat.ec.europa.eu/ Pozyskiwanie danych z bazy danych EUROSTATU (3) http://epp.eurostat.ec.europa.eu/ Pozyskiwanie danych z bazy danych EUROSTATU (4) http://epp.eurostat.ec.europa.eu/ Pozyskiwanie danych z bazy danych EUROSTATU (5) http://epp.eurostat.ec.europa.eu/ ZADANIE Wyznaczenie klastrów LISA dla PKB w europejskich regionach (EU-27) dla dwóch momentów czasu (rok 1998 oraz 2008). Etapy ćwiczenia: 1. Pozyskanie danych ze strony internetowej EUROSTATU (http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/eurostat/home) Gross domestic product (GDP) at current market prices at NUTS level 2 2. Odpowiednie połączenie danych z plikiem z identyfikatorami. 3. Utworzenie projektu w programie GeoDa (podkład + dane). 4. Utworzenie wag przestrzennych (wybór rodzaju wagi i liczby pozostaje w Państwa gestii). 5. Obliczenie statystyk LISA oraz globalnej wartości statystyki Morana dla obydwu momentów czasowych. 6. Zapisanie i eksport wyników do arkusza kalkulacyjnego. 7. Utworzenie map klastrów w programie ...