计量地理学实习报告.doc

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1、计量地理学实 验 报 告专业： 班级： 学号： 姓名： 成绩： 2011-2012学年第二学期地理与旅游学院实验一 数据分布实验日期： 2012年6月9号 实验地点： F楼332 一、实验目的：了解地理数据分布的基本特征，掌握地理数据分布特征的主要表征值。二、实验内容：运用SPSS应用软件中的Descripitives Anallysis 模块，重点掌握标准差、最大值、最小值、方差、全距、算术平均数、众数、中位数、算数和以及偏态、峰度的计算等。三、实验步骤与结果分析：建立或打开数据文件后，进行一维频数分布分析按statistucs-descriptives-frequencies顺序逐一单击鼠

2、标键，打开frequencies频数分布对话框在左侧的源变量框中选择一个或多个变量，单击向右箭头按钮使其进入右侧的Variables框中选中Display frequency table复选项，将显示频数分布表（1） 单击statistics按钮，打开frenquency statistics 对话框，如图所示，在对话框中去定将要在输出结果中出现统计量。可选择的统计量分为X组，其中我们主要需要以下统计量：（2） Dispersion离差栏，选择此栏中各复选项计算的统计量如下： std.deviation标注差 Variance方差 Range全距，级最大值与最小值的差 Miuimum最小值 M

3、axmmum最大值 S.E.mean均数的标准误（3） central Tendency中心趋势栏 Mean 算术平均数 Median 中位数 Mode众数 Sun算术和（4）distribution分布参数栏单击Charts按Frequency:chart钮，展开对话框，在对话框中对图形的类型及坐标轴等进行设置。（1）chart type栏。选择图形类型。 None选项，不输出图形，这是默认系统。 Bar charts选项，输出条形图，各亮度代表变量各分类的观测量数。频数为0的分类不显示在此图中。 Pie charts选项，输出圆图，圆图中各块代表变量各分类的观测频数。频数为0的分类不显示在

4、此图中 Histograms选项，要求做直方图，此图仅仅用于连续的数值型变量。如果选择了直方图还可以选择with normal curve复选项即直方图中带有正态曲线。 (2)chart value拦，纵轴表达的统计量。只有选择了条形图和圆图栏中的选项才有效。 Frequencies选项，纵轴表示频数 Percentage选项，纵轴表示百分比运行方法二（SPSS操作）以课本第19页表2-3数据为例（1）录入数据定义变量“降水量”，并按表2-3内容输入数据，见图1-1（2）转换数据，声称新变量选择“TransfromRecodeinto Different Varibles。”命令，弹出“Rec

5、ode into Different Varibles”对话框，将“降水量”选入“Numeric Variable”框中，并在“output Variable”中输入新变量的名字“分组”，单击框后的“Change”按钮，如图1-2所示单击“old and New Values”按钮，弹出“Recode into Different Varibles：old and New Values”对话框。在对话框中左侧第二个“Range”框中输入92.97，然后在“New Values”框中的“Value”后输入1，单击“Add”按钮，右侧的文本框中显示“Lowest thru92.671”，表示用1代

6、表92.67以下的降水量值。 在第一个“range”框中输入“92.68”though“199.67”，然后在“Value”后输入2，单击“add”按钮加入，即用2代表92.68到199.67之间的降水量值。同样，用3代表199.68到306.67之间的降水量值，用4代表306.68到413.67之间的降水量值，用5表示413.68到520.67之间的降水量值，用6表示520.68到627.67之间的降水量值，用7表示627.68到734.67之间的降水量值。在第三个“Range”框中输入“734.67”然后在”New value”框中的”value”后输入8，单击”Add按钮加入，即用8代表

7、734.67以上的降水量。设置完成后如图1-3所示。单击“Continnue”按钮，回到图中的对话框中，单击OK按钮，生成新的变量“分组”，界面如图所示。（3）统计分析 选择“AnalyzerDescriptive StatisticFrequencies”命令，弹出“Frequencies对话框从左侧选择分组，使其进入 “Variable”框中，如图所示选中“Display tables”复选框，表示显示次数分布表。单击“statistics”按钮，弹出“Frenquency：Statistics”对话框，视需要进行选择，如图所示，本例采用默认值，设置完成后单击“Continue”按钮。在图

8、中所示的对话框中，单击“Charts”按钮，弹出“Frenquencies：Charts”对话框，本题中采用“Histograms”和“With normal curve”两项，单击“Continue”按钮在所示的对话框中，单击“Format”按钮，弹出“Frenquencies：Format”对话框，如图所示本体采用默认值，设置完成后单击“Continnue”按钮在图中所示的对话框中，单击“OK”按钮，提交运行，输出结果如图所示分组FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid1815.115.115.12917.017.032.13

9、35.75.737.7459.49.447.251120.820.867.961324.524.592.5723.83.896.2823.83.8100.0Total53100.0100.0(1)录入数据 定义变量“降水量”，并按表2-3内容输入数据，见图1-10（2）录入下限值，调用Frequency函数，生成函数值用鼠标选择区域C2到C10，在编辑栏内输入“=Frequency（A2:A101,B2:B10）”;按“Ctrl+Shift+Enter”组合键产生数组公式”=Frequency(C2:C56,B58:B69)”,这里要注意“”不能手工键入，必须按下“Ctrl+Shift+Ent

10、er”组合键有系统自动生成，完成后C2:C10将显示如图1-11所示的降水值分布情况。（3）绘制频数分布图 根据频数值计算频率值，然后在EXCEL表中录入组中值，并把频数、频率复制到组中值并列的单元格里，插入图表，图表类型选用双轴线柱图，然后绘制频数分布图实验二 统计图表、空间罗伦兹曲线实验日期： 2012年6月10号 实验地点： F楼332 一、实验目的：掌握地理研究中常用的统计图表的方法，空间洛伦兹曲线的作法。二、实验内容：运用Excel绘图模块，对地理研究中常用的图表进行绘制，重点掌握曲线图、直方图、立方图、双轴曲线图等。运用Excel的计算模块，绘制空间洛伦兹曲线。三、实验步骤与结果分

11、析 (单要素)空间洛伦兹曲线的绘制基本原理： 作一长方形，长方形的水平轴为部门或区域单元，垂直轴为累计百分率。对角线OX表示各部门或区域单元的要素分布是均等的。曲线的上凸程度，表示要素的部门或区域单元集中化程度，上凸程度越大，就表示要素越是集中于某些产业部门。主要步骤：（1）将1989年全国各省的GDP及其占总GDP比重表（百分比），从大到小重新排序；将1989年全国各省的总人口数及其占全国总人口数比重表（百分比），从大到小重新排序。（2）从大到小，逐次计算累计百分；1988年人口比重： 各省代码指标总人口(年末)(万人)人口比重人口累计百分比22四川省10706 9. 9.16河南省8231

12、 7. 17. 15山东省8160 7. 24. 10江苏省6536 5. 30. 19广东省6025 5. 35. 18湖南省6009 5. 41. 3河北省5881 5. 46. 12安徽省5469 4. 51. 17湖北省5259 4. 56. 11浙江省4208 3. 60. 20广西壮族自治区4151 3. 63. 6辽宁省3876 3. 67. 14江西省3695 3. 70. 24云南省3648 3. 74. 8黑龙江省3510 3. 77. 26陕西省3191 2. 80. 23贵州省3169 2. 83. 13福建省2896 2. 85. 4山西省2793 2. 88. 7吉

13、林省2403 2. 90. 27甘肃省2172 1. 92. 5内蒙古自治区2122 1. 94. 30新疆维吾尔自治区1454 1. 95. 9上海市1276 1. 96. 1北京市1037 0. 97. 2天津市856 0. 98. 21海南省639 0. 98. 29宁夏回族自治区455 0. 99. 28青海省440 0. 99. 25西藏自治区216 0. 100. 1988年GDP比重：各省代码指标地区生产总值(亿元)GDP比重GDP累计百分比19广东省1381.39 8.8.10江苏省1321.85 8.16.15山东省1293.94 7.24.6辽宁省1003.80 6.30.

14、16河南省850.71 5.2471836.11浙江省849.44 5.41.3河北省822.83 5.46.22四川省744.98 4.51.17湖北省717.08 4.4229555.9上海市696.54 4.59.18湖南省640.80 3.63.8黑龙江省630.60 3.67.12安徽省616.25 3.8010371.13福建省458.40 2.74.1北京市455.96 2.77.7吉林省391.65 2.79.20广西壮族自治区383.44 2.81.14江西省376.46 2.84.4山西省376.26 2.86.24云南省363.05 2.88.26陕西省358.37 2.

15、90.5内蒙古自治区292.69 1.92.2天津市283.49 1.94.23贵州省235.84 1.95.30新疆维吾尔自治区217.29 1.97.27甘肃省216.84 1.98.21海南省91.32 0.99.28青海省60.37 0.99.29宁夏回族自治区59.21 0.99.25西藏自治区21.86 0.100（3）以代码为横坐标（X），累计百分比为纵坐标（Y）；以（代码，累计百分比）为坐标点，连成一个上凸的曲线，即罗伦次曲线。见下图(双要素)空间洛仑兹曲线的绘制-基本原理； 做一正方形，正方形的水平轴和垂直轴窦唯积累百分率。对角线ox表示沿两种分布之间是完全对应的，有相同的百

16、分率和积累百分率。曲线离开对角线的远近就是这两种分布的差异程度的测度。-主要步骤: (1)确立研究对象 主要是考虑那两种或几种事物与另外一种事物或现象进行比较。一般来讲，可以考虑人 口与GDP,GDP与面积、利用资源与面积等进行比较。（2）求研究对象的比重（3）计算r值： R=GDP比重/人口比重 （4）把各地区的R值由大到小顺序排列，相应的计算出GDP和人口的累计百分比 (5) 分别以GDP和人口的累计百分比为纵轴和横轴，把各个地区的数值点在直角坐标系内。若折线越接近对角线，则表明GDP的分布和人口分布比较一致，越远离对角线，则表明与人口的分布不一致，即GDP的内部差异较大。实验三 相关分析

17、、一元回归模型构建实验日期： 2012年6月16日 实验地点： F楼 332 一、实验目的：掌握相关分析、回归分析的定义、内涵，重点掌握一般相关系数的计算公式、利用所给数据能够建立一元线性与非线性回归方程，并能够进行检验。二、实验内容：运用SPSS应用软件中的Correlate模块进行两两要素间的相关分析，并能够进行检验；运用SPSS应用软件中的Regression模块建立一元线性和非线性方程，并进行检验，利用所给数据进行预测。三、实验步骤与结果分析：【spss计算简单相关系数】主要步骤：（1） 打开analyzecorrelatebrivative顺序逐一单击鼠标，展开Brivarite C

18、orrelations二元变量相关分析对话框。（2） 在变量栏中选中所要求的变量，将选择的变量移到Variables矩形框中。（3） 从主对话框中选择correlation coefficient的方法，系统默认的是Pearson,即皮尔逊相关（常用的一种方法）。显著性检验系统默认的是Tow-tailed，即双尾T检验，表示相关系数为0的假设检验成立的概率。如果是先不知道相关方向时选用Tow-tailed；如果事先知道方向时，选用One-tailed.（4） 要求想好似实际的显著性水平。“*”相关系数的显著性概率水平为0.01。“*”表示显著性水平为0.05。Correlations粮食产量受

19、灾面积粮食产量Pearson Correlation1.803*Sig. (2-tailed).005N1010受灾面积Pearson Correlation.803*1Sig. (2-tailed).005N1010*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 表3-1从表3-1中我们可以得到相关系数为0.803，通过查课本51页表格我们能够知道当a=0.01，f=10-2=8时，对应的值为0.7646，而0.8030.7646，所以通过了相关检验。【spss计算偏相关系数】主要步骤：（1） 打开analyzecorr

20、elatePartial顺序逐一单击鼠标，展开Partial Correlations变量偏相关分析主对话框。（2） 在变量栏中选中进行偏相关分析的变量，移到Variables矩形框中，把不参与偏相关分析的变量，移到Controlling for矩形框中。（3） 显著性检验系统默认的是Tow-tailed，即双尾T检验，表示相关系数为0的假设检验成立的概率。如果是先不知道相关方向时选用Tow-tailed；如果事先知道方向时，选用One-tailed。（4） 要求想好似实际的显著性水平。“*”相关系数的显著性概率水平为0.01。“*”表示显著性水平为0.05，点“OK”。【spss建立一元线性

21、模型】主要步骤：（1） 建立数据库（2） 作散点图，按GraphsLegacy DialogsScatter/DotSimple Scatter顺序逐一单击鼠标，展开simpie scatterplot对话框，将因变量、自变量依次选入YAxis XAxis ,单击ok键，观察散点图的分布状况。（3） 按anlayzeRggressionlinear顺序逐一单击鼠标，打开Linear Rgeresstion对话框。（4） 在左侧的源变量中，选择一个变量进入Dependent框中作为因变量，选择一个变量进入Independent框中，作自变量。自变量和因变量必须是数值型变量。（5） 在methor

22、d框中选择一种回归分析方法enter选项，强行进入法，即所选择的变量全部进入回归方程中。该选项是默认方式。Regression Conefficient栏，有关回归系数的选择项Estimates复选项，输出回归系数B、B的标准误、标准回归系数beta、B的T值以及T的双测检验的显著水平Sig与模型拟合及其拟合效果有关的选择项Model fit复选项，输出引入模型和从模型中剔除的变量，提供负相关系数R，负相关系数平方，及其修正值，估计值的标准误差，方差分析表。Dscriptives复选项，输出合法观测量的数目、变量的平均数，标准差、相关系数矩阵和单测检验显著性水平矩阵Part and parti

23、al correlation复选项，输出变量之间的简单相关系数【spss建立一元非线性模型】主要步骤：（1） 原始数据下表给出了某山区水土流失面积（km2）与土壤的含氮量（g/m2）的数据。使用spss软件对该山区的水土流失面积和土壤含氮量进行曲线拟合，并对今后的土壤含氮量进行预测。序号水土流失面积土壤含氮量10.86.621.45.232.04.842.73.953.33.764.13.275.62.486.52.397.12.1107.72.3118.31.7129.21.5 表1-2根据上表中的数据，作出散点图，见图3-1。 图3-1 某山区土壤含氮量随水土流失面积变化的散点图从图1-1

24、中可以看出，土壤含氮量随水土流失面积的变化呈非线性过程。（但不能确定什么模型，于是通过选择多种模型，最后选择了拟合效果最好的对数曲线模型。）下面，我们用spss软件进行非线性回归分析拟合计算。（2）用spss进行回归分析你和计算在spss中可以直接进行非线性拟合，步骤如下：AnalysisRegressionS，在弹出的对话框中选择拟合的变量和自变量，本题中分别选择y（土壤含氮量），x（水土流失面积）为因变量（Dependent）和自变量（Independent），并且本题在Models中选择Logarithmic模型。对数曲线方程： Logarithmic：Y=b0+b1*（x）选中Disp

25、ly ANOVA Table。ANOVA为Analysis-Of-Variance的缩写，选择此选项会在最终结果中显示回归平方和、剩余平方和、自由度、拟合度、拟合方程的常数和系数等。可以单击Save按钮，在弹出的对话框中选中Predicted Values和Residuls，得出利用各种方法拟合的结果和残差，并将它们作为列插入到原始数据表中，方便进行对比。 确认后运行得到了各个模型拟合的拟合效果。包括F检验、R2检验等检验效果，各个方程的常数项、变量系数、原始数据曲线和拟合曲线。拟合曲线如下图3-2： 图3-2同时我们还得到了以下表格：LogarithmicModel SummaryRR Sq

26、uareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate.995.990.989.162The independent variable is 水土流失面积.ANOVASum of SquaresdfMean SquareFSig.Regression27.065127.0651.025E3.000Residual.26410.026Total27.32911The independent variable is 水土流失面积.CoefficientsUnstandardized CoefficientsStandardized Coefficientst

27、Sig.BStd. ErrorBetaln(水土流失面积)-2.011.063-.995-32.021.000(Constant)6.046.09861.998.000从以上拟合曲线以及表格中我们可以看出，Logarithmic模型对表1-2的数据具有较好的拟合效果，同时R2为0.990，F检验为1025，确定具有非常高的拟合度。得出的拟合方程为：Y=6.046-2.011*x因此当水土流失面积x=10（km2）时，土壤含氮量约为y=1.4g/m2实验四 多元回归模型构建实验日期： 2012年6月16日 实验地点： F楼332 一、实验目的：在掌握一元回归模型的基础上，掌握多元回归模型的建立方

28、法、步骤、检验的过程等。二、实验内容：运用SPSS应用软件中的Regression模块建立多元线性和非线性方程，并进行检验，利用所给数据进行预测。三、实验步骤与结果分析：【spss建立一元线性模型】主要步骤：（6） 建立数据库（7） 作散点图，按GraphsLegacy DialogsScatter/DotSimple Scatter顺序逐一单击鼠标，展开simpie scatterplot对话框，将因变量、自变量依次选入YAxis XAxis ,单击ok键，观察散点图的分布状况。注意：有几个自变量，就得到几个散点图。（8） 按anlayzeRggressionlinear顺序逐一单击鼠标，打

29、开Linear Rgeresstion对话框。（9） 在左侧的源变量中，选择一个变量进入Dependent框中作为因变量，选择多个变量进入Independent框中，作自变量。自变量和因变量必须是数值型变量。（10） 在methord框中选择一种回归分析方法enter选项，强行进入法，即所选择的变量全部进入回归方程中。该选项是默认方式。Regression Conefficient栏，有关回归系数的选择项Estimates复选项，输出回归系数B、B的标准误、标准回归系数beta、B的T值以及T的双测检验的显著水平Sig与模型拟合及其拟合效果有关的选择项Model fit复选项，输出引入模型和从

30、模型中剔除的变量，提供负相关系数R，负相关系数平方，及其修正值，估计值的标准误差，方差分析表。Dscriptives复选项，输出合法观测量的数目、变量的平均数，标准差、相关系数矩阵和单测检验显著性水平矩阵Part and partial correlation复选项，输出变量之间的简单相关系数REGRESSION/MISSINGLISTWISE/STATISTICSCOEFFOUTSRANOVA/CRITERIA=PIN(.05)POUT(.10)/NOORIGIN/DEPENDENT旅游总收入/METHOD=ENTER国内游客海外游客.RegressionNotesOutput Create

31、d16-六月-2012 10时34分01秒CommentsInputActive DatasetDataSet0FilterWeightSplit FileN of Rows in Working Data File10Missing Value HandlingDefinition of MissingUser-defined missing values are treated as missing.Cases UsedStatistics are based on cases with no missing values for any variable used.SyntaxREGRE

32、SSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT 旅游总收入 /METHOD=ENTER 国内游客 海外游客.ResourcesProcessor Time00时00分00秒Elapsed Time00时00分00秒Memory Required1644 bytesAdditional Memory Required for Residual Plots0 bytesDataSet0Variables Entered/RemovedbM

33、odelVariables EnteredVariables RemovedMethod1海外游客, 国内游客a.Entera. All requested variables entered.b. Dependent Variable: 旅游总收入Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.998a.996.995.93272a. Predictors: (Constant), 海外游客, 国内游客ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regr

34、ession1514.3292757.164870.343.000aResidual6.0907.870Total1520.4199a. Predictors: (Constant), 海外游客, 国内游客b. Dependent Variable: 旅游总收入CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)-13.7061.808-7.580.000国内游客.059.007.6448.186.000海外游客5.3691.155.3654.6

35、47.002a. Dependent Variable: 旅游总收入【excel建立多元线性模型】基于矩阵运算的多元线性回归分析方法主要步骤：（1） 录入数据，如图年份国内游客国外游客旅游总收入1995350.970.529.191996387.430.7912.2619973370.710.3819983400.9811.1519994201.2218.312000444.851.45222001508.462.128.22002583.612.6834.062003595.842.334.052004771.54348.08（2） 整理数据， 与回归模型的常数项对应，再两个自变量前面添加一

36、个数值全部是1的自变量。这样，我们的数据可以分为两个部分，数值为1的向量和两个自变量构成一个矩阵，我们用X表示;因变量构成一个向量一个1n的矩阵，用Y表示。如图。下面对这两个矩阵进行运算，计算回归系数。 年份常数国内游客国外游客旅游总收入19951350.970.529.1919961387.430.7912.26199713370.710.38199813400.9811.15199914201.2218.3120001444.851.452220011508.462.128.220021583.612.6834.0620031595.842.334.0520041771.54348.08

37、(3)计算XX矩阵。我们只有n=10个样品，m=2个变量（连同因变量有m+1=3个变量），故X是n（m+1）=103矩阵，Y是n1=101向量。注意到矩阵乘法运算结果的特点，其维数取前面一个矩阵的行数和后面一个矩阵的列数。X的行数为3，X的列数也是3，故在Excel的工作表中选择33区域，根据图所示数据分布位置，输入如下公式“MMULT（TRANSPOSE(B2：D11),B2:D11）”,同时按下Ctrl+Shift键，回车，立即得到XX矩阵。如图104739.715.744739.7.98531.999415.748531.999431.8182这里mmult为矩阵乘法函数，stransp

38、ose为矩阵转置函数。所有的矩阵或者数组用算都要同时按下Ctrl+Shift+Enter键，对此以后不再提示。（4）计算XX的逆矩阵(XX)-1。利用矩阵求逆矩阵函数minverse，选定一个33的单元格区域注意逆矩阵的维数与原矩阵一样，输入如下计算公式“=MINVERSE(B13:D15)”,同时按下Ctrl+Shift键，回车，得到XX的逆矩阵。如图3.-0.01411.-0.01416.013E-05-0.009151.-0.009151.（5）计算XY。前面的矩阵都是3行3列，接下来的运算3行1列元素。X则是310的矩阵，Y是一个101的向量，故XY应该是一个31的向量。在工作表中选择

39、一个31的区域，根据前面图示的数据分布位置，输入计算公式“MMULT（TRANSPOSE(B2：D11),E2:E11）”,同时按下Ctrl+Shift键，回车，得到XY向量。如图227.68.59459.9512（6）计算回归系数向量(XX)-1XY。如前所述，(XX)-1是一个33的矩阵，而XY则是一个31的向量，故(XX)-1XY必然是一个31的向量。选定一个31的单元格区域，根据前面的数据分布位置，输入计算公式“=MMULT（B17：D19,B21：B23）”,同时按下Ctrl+Shift键，回车，得到向量(XX)-1XY。如图-13.6310.5.至此，模型参数计算完毕。实验五 聚类

40、分析实验日期： 2012年6月17日 实验地点： F楼332 一、实验目的：通过此次上机分析，重点掌握样本聚类方法的概念、基本思路、数据处理的方式，并能对结果进行分析。二、实验内容：运用spss应用软件中的Classify模块，建立分层聚类的基本概念，掌握数据标准化的方法、统计量的计算方式以及聚类的方法的选择，并根据自动生成的聚类谱系图进行类型的划分。三、实验步骤与结果分析：（1）在数据窗口中建立数据文件，检查输入的数据有无错误。（2）点击Analyze，展开下拉菜单，选中Classify命令，显示小菜单，在小菜单中选择Hierachical Cluster Analysis分层聚类分析对话框

41、。（3）在对话框中部的Cluster栏中选择聚类类型。选择Variables项，要进行变量 选择Variables项，要进行变量聚类（4）制定参与分析的变量，将选定的变量选进右侧的Variable矩形框中；将表示变量通过下面一个按钮选到Lables Cases By框中。（5）如果参与分析的变量量纲一致，不必对数据进行标准化，否则要惊醒标准化处理。（6）确定聚类方法在主对话框中，单击method按钮，在对话框中根据需要指定聚类方法、距离测度的方法、数据标准化的方法等。 聚类方法的选择Bwteen-groups-linkage组间连接Within-groups-linkage组内连接Nearest neighbor 最近邻法首先合并最相似的两项Futhest neighbor 最远邻近法等等Wards