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 ...