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空间计量分析软件:GeoDa、GeoDaSpace和PySAL操作手册

出版日期
2019
閱讀格式
EPUB
書籍分類
學科分類
ISBN
9787301304563

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本书与沈体雁教授团队编著的《空间计量经济学(第二版)》一书配套使用。采取案例法,系统介绍GeoDa、GeoDaSpace和PySAL等空间计量经济学应用软件的使用方法和应用步骤,特别侧重于空间计量经济学应用及实证研究的软件操作与案例分析。
  • 版权信息
  • 目录
  • 导论
  • 上篇 基于图形用户界面的空间计量上篇分析软件:GeoDa和GeoDaSpace
    • 第1章 GeoDa和GeoDaSpace简介
      • 1.1 GeoDa
      • 1.2 GeoDaSpace
    • 第2章 软件使用预备知识
      • 2.1 GeoDa界面
      • 2.2 GeoDaSpace界面
    • 第3章 GUI中的邻接权重矩阵
      • 3.1 GeoDa中的邻接权重矩阵
      • 3.2 GeoDaSpace中的邻接权重矩阵
    • 第4章 GUI中的距离权重矩阵
      • 4.1 GeoDa中的距离权重矩阵
      • 4.2 GeoDaSpace中的距离权重矩阵
    • 第5章 GUI中的最小二乘估计
      • 5.1 模型创建
      • 5.2 基本的OLS回归结果
      • 5.3 非空间回归分析
      • 5.4 空间效应分析
      • 5.5 预测值和残差
      • 5.6 鲁棒系数标准误估计
    • 第6章 GUI中的两阶段最小二乘估计
      • 6.1 模型创建
      • 6.2 基本估计结果
      • 6.3 空间效应分析
      • 6.4 鲁棒系数标准误估计
    • 第7章 GUI中的空间滞后模型的空间两阶段最小二乘估计
      • 7.1 模型创建
      • 7.2 基本估计结果
      • 7.3 S2SLS的空间效应分析
      • 7.4 鲁棒系数标准误估计
      • 7.5 包含内生变量的S2SLS
    • 第8章 GUI中的空间滞后模型的最大似然估计
      • 8.1 模型创建
      • 8.2 ML的基本估计结果
      • 8.3 ML面板高级设置
    • 第9章 GUI中的空间误差模型的广义矩估计
      • 9.1 模型创建
      • 9.2 GM估计
      • 9.3 包含异方差性的GMM估计
      • 9.4 包含同方差性的GMM估计
      • 9.5 估计值的比较
    • 第10章 GUI中的空间误差模型的最大似然估计
      • 10.1 模型创建
      • 10.2 基本估计结果
      • 10.3 ML-预测值和残差
    • 第11章 GUI中的复合模型
      • 11.1 模型创建
      • 11.2 复合模型的GM估计
      • 11.3 复合模型的GMM估计
  • 下篇 基于Python的空间计量下篇分析库:PySAL
    • 第12章 PySAL软件简介与安装
    • 第13章 PySAL和spreg计算包的基本原理
      • 13.1 PySAL spreg的逻辑原理
      • 13.2 样本数据录入
    • 第14章 PySAL中的邻接权重矩阵
      • 14.1 空间权重对象
      • 14.2 从shape文件生成空间邻接权重对象
      • 14.3 从矩形方格生成空间邻接权重对象
      • 14.4 分块权重
      • 14.5 高阶权重
      • 14.6 空间滞后变量的生成
    • 第15章 PySAL中的距离权重矩阵
      • 15.1 从shape文件生成空间距离权重对象
      • 15.2 核权重对象的生成
    • 第16章 PySAL spreg中的普通最小二乘估计
      • 16.1 回归运算的准备工作
      • 16.2 普通最小二乘命令
      • 16.3 普通最小二乘对象
      • 16.4 OLS与怀特检验
      • 16.5 OLS与空间相关性检验
      • 16.6 OLS与怀特标准误
      • 16.7 OLS与HAC标准误
      • 16.8 单独获取底层函数
    • 第17章 PySAL spreg中的两阶段最小二乘估计
      • 17.1 回归运算的准备工作
      • 17.2 两阶段最小二乘命令
      • 17.3 两阶段最小二乘对象
      • 17.4 两阶段最小二乘的两个阶段
      • 17.5 2SLS与空间相关性检验
      • 17.6 2SLS与怀特标准误
      • 17.7 2SLS与HAC标准误
    • 第18章 PySAL spreg中的空间滞后模型的空间两阶段最小二乘估计
      • 18.1 回归运算的准备工作
      • 18.2 GM_Lag命令
      • 18.3 GM_Lag对象
      • 18.4 GM_Lag与空间相关性检验
      • 18.5 GM_Lag与怀特标准误
      • 18.6 GM_Lag与HAC标准误
      • 18.7 含有内生解释变量的GM_Lag运算
    • 第19章 PySAL spreg中的空间滞后模型的最大似然估计
      • 19.1 回归运算的准备
      • 19.2 ML_Lag命令
      • 19.3 ML_Lag对象
      • 19.4 ML_Lag估计中的选项
    • 第20章 PySAL spreg中的空间误差模型的广义矩估计
      • 20.1 回归运算的准备
      • 20.2 GM_Error命令
      • 20.3 GM_Endog_Error命令
      • 20.4 GM_Error_Het命令
      • 20.5 GM_Endog_Error_Het命令
      • 20.6 GM_Error_Hom命令
      • 20.7 GM_Endog_Error_Hom命令
    • 第21章 PySAL spreg中的空间误差模型的最大似然估计
      • 21.1 回归运算的准备
      • 21.2 ML_Error命令
      • 21.3 ML_Error对象
      • 21.4 ML_Error估计中的选项
    • 第22章 PySAL spreg中的滞后与误差共存的广义空间两阶段最小二乘估计
      • 22.1 回归运算的准备
      • 22.2 GM_Combo命令
      • 22.3 GM_Combo_Hom命令
      • 22.4 GM_Combo_Het命令
  • 参考文献

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