计量地理学(完整版)
《计量地理学》期末复习重点:
1、近代地理学的发展,曾形成了3种主要学派,(1)由赫特纳首倡,哈特向继
承和发展了区域学派。(2)由洪堡和李特尔创建的人地关系学派。(3)由施吕特
尔提出的景观学派。
2、计量运动,主要是由美国地理学家发起的,早期主要集中在几所大学。由于
观点、研究方向不同,主要形成了一下三种学派:(1)依阿华的经济派。(2)威
斯康星的统计派。(3)普林斯顿的社会物理学派。
3、地理数据划分为两大基本类型:空间数据和属性数据。
4、空间数据:主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理
过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。对于空间数据的表达,
可以将其归纳为点、线、面三种几何实体。
5、地理数据的基本特征:(1)数量化、形式化与逻辑化。(2)不确定性。(3)
多种时空尺度。(4)多维性。
6、地理数据的不确定性是怎样造成的?
(1)地理系统的复杂性决定了地理数据的不确定性。地理系统是一个开放的复
杂巨系统,其要素数目众多,要素之间的关系及相互作用机制复杂。
(2)各种原因所导致的数据误差。从广义上讲,数据误差也属于不确定性。在
地理数据采集过程中,由于不同的数据来源、不同的观测手段、不同的调查方法、
不同的数据采集者的认识和操作水平等,都会产生地理数据的误差不确定性。
7、平均值(未分组会计算,分组的看书会做!!!):反映了地理数据的一般水平。
(1)对于未分组的地理数据: m
fixi∑ (2)对于分组的地理数据: i=1x=m fi∑
i=1
8、中位数:各个数据从小到大排列,居于中间位置的那个数就是中位数。也从
一个侧面衡量地理数据的一般水平。(1)对于未分组的地理数据:样本数n为奇
数,那么,中位数就是位置排在第(n+1)/2位的那个数据;样本数n为偶数时,
则排在中间卫士的有两个数据,那么,中位数就是这两个数的平均值。(2)对于
分组的地理数据:
1n1n fi-Sm+1fi-Sm-1∑∑2i=12 Me=U-d⨯Me=L+d⨯i=1fmfm
Me代表中位数;L为中位数所在组的下限值;U为中位数所在组的上限值;fm
为中位数所在组的频数;Sm-1为中位数所在组以下的累计频数; Sm+1为中位数所在组以上的累计频数;d为中位数所在组的组距。
9、众数:众数就是出现频数最多的那个数。众数也从一个侧面反映了地理数据
的一般水平。
(1)对于未分组的地理数据,可以根据每一个数据出现的频数大小直接确定
∆∆1众数。 M=U-d⨯M0=L+d⨯∆+∆∆1+∆2 (2)对于分组的地理数据:
M0代表众数;L为众数所在组的下限值;U为众数所在组的上限值;∆1为众数
组频数与下一组频数之差;∆2为众数组频数与上一组频数之差;d为众数所在
组的组距。 2012
10、描述地理数据分布的离散程度的指标(知道,不要求掌握!!!)
R =max{xi}-min{xi}(1)极差:指所有数据中最大值与最小值之差,计算公式为:ii
(2)离差 指每一个地理数据与平均值的差,计算公式为:d i=xi-x
(3)离差平方和:它从总体上衡量一组地理数据与平均值的离散程度,其计算公式为: 2n
d=∑(xi-x) i=1
(4)方差与标准差:它们是从平均概况衡量一组地理数据与平均值的离散程度。
方差: 标准差:
样本方差(var)对标准差(std)进行无偏估计: S=
(5)变异系数:它表示了地理数据的相对变化(波动)程度。计算公式如下:
C =
11、相关分析---函数(P47页)
12、偏相关系数的显著性检验:一般采用t-检验法。t=
r12∙3∙ ∙m为偏相关系数;n为样本数;k为自变量个数。 r12∙34∙ ∙m-r212∙34∙⋅⋅⋅∙m∑(x-x)ii=1n2n-1n-k-1
13、时间序列的组合成分:由4种成分构成,即长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。
14、趋势拟合方法(必须会计算!!!):
(1)平移平均法:设某一时间序列为 y1,y2,…,yt,则t+1时刻的预测值为
1n-1y+y+ +yt-n+11ˆt+1=∑yt-j=tt-1ˆt+(yt-yt-n) y=ynj=0nn
ˆt 为t点的移动平均值; n称为移动时距。 式中:y
ˆt=(2).滑动平均法:y
1(yt-l+yt-(l-1)+ +yt-1+yt+yt+1+ +yt+l) 2l+1
ˆt为t点的滑动平均值;l为单侧平滑时距 y
15、季节变动预测的步骤如下:
(1)将原时间序列求移动(或滑动)平均,目的是消除季节变动和不规则变动,保留长期趋势。
(2)将原序列y除以其对应的趋势方程值(或平滑值),目的是分离出季节变动(含不规则变动),即季节系数=TSCI/趋势方程值=SI,一般用序列中若干年的季节系数之平均值作为季节系数的改进值。
(3)将月度(或季度)的季节指标加总,以由计算误差导致的值去除理论加总值,得到一个校正系数,并以该校正系数乘以季节性指标从而获得调整后季节性指标。
(4)求预测模型。如果欲求下一年度的预测值,可简单的延长趋势线即可;若要求各月(季)的预测值,只需一趋势值乘以各月份(季度)的季节性指标即可求得未来各月(季度)的预测值。
16、系统聚类分析的步骤:标准化处理、计算距离、聚类、作图。
17、聚类要素的数据处理(P82页,不用记公式!!!):总和标准化、标准差标准化、极大值标准化、极差的标准化.。
18、最短距离聚类法(必会!!!):
是在原来M×M距离矩阵的非对角元素中找出dpq=min{dij},把分类对象GP和Gq归并为一新类Gr,然后按计算公式drk=min{dpk,dqk}(k≠p,q)。计算原来各类与新类之间的距离,这样就得到一个新的(m-1)阶的距离矩阵;再从新的距离矩阵中选出最小者dij,把Gi和Gj归并为新类;再计算各类与新类的距离,这样一直下去,直至各分类对象被归为一类为止。
19、最远距离聚类法(必会!!!):
是在原来M×M距离矩阵的非对角元素中找出dpq=min{dij},把分类对象GP和Gq归并为一新类Gr,然后按计算公式drk=max{dpk,dqk}(k≠p,q)。计算原来各类与新类之间的距离,这样就得到一个新的(M-1)阶的距离矩阵;再从新的距离矩阵中选出最小者dij,把Gi和Gj归并为新类;再计算各类与新类的距离,这样一直下去,直至各分类对象被归为一类为止。
20、主成分分析的计算步骤:
(1)计算相关系数矩阵;
(2)计算特征值与特征向量;
(3)计算主成分贡献率及累计贡献率;
(4)计算主成分载;
(5)各主成分的得分;
21、趋势面分析方法-----多元非线性回归
22、趋势面模型的适度检验(P103页):
(1)趋势面拟合适度的R*R检验;
(2)趋势面拟合适度的显著性F检验;
(3)趋势面拟合适度的逐次检验(要会!!!);
23、马尔可夫预测法:就是一种预测事件发生的概率的方法。它是基于马尔可夫链,根据事件的目前状况预测其将来各个时刻(或时期)变动状况的一种预测方法。
24、马尔可夫预测方法中的几个重要概念:
(1)状态:就是指某一事件在某个时刻(或时期)出现的某种结果。
(2)状态转移概率:在事件的发展变化过程中,从某一状态出发,下一时刻转移到其他状态的可能性,称为状态转移概率。
(3)平衡状态概率(终极状态概率):经过无穷多次状态转移后所得到的状态概率,称之为终极状态概率,或平衡状态概率。
25、线性规划解的性质:
(1)线性规划问题的可行解集(可行域)为凸集。
(2)可行解集S中的点X是顶点的充要条件是X为基本可行解。
(3)若可行解集有界,则线性规划问题的最优值一定可以在其顶点上到达。
26、线性规划问题的求解方法-------单纯形法的计算步骤(P159页):
(一)、找出初始可行基B=(PJ1,PJ2,…PJM),建立初始单纯形表。
(二)、判别检验所有的检验系数b0j(j=1,2,…n)。
(1)如果所有的检验系数b0j≤0(j=1,2,…n),则由最优性判定定理知,已获最优解,即此时的基本可行解就是最优解。
(2)若检验系数b0j(j=1,2,…n)中,有些为正数,但其中某一正的检验系数所对应的列向量的各分量均非正,则线性规划问题无解。
(3)若检验系数b0j(j=1,2,…n)中,有些为正数,且它们所对应的列向量中有正的分量,则需要换基、进行迭代运算。
(三)、选主元。 在所有b0j≥0的检验数中选取最大的一个b0s,对应的非基变
量为xs,对应的列向量为PS=(b1s,b2s,…bns)T。如果 则确定brs为主元项。
(四)、在基B中调进Ps,换出Pjr,得到一个新的基:
(五)、在单纯形表上进行初等行变换,使第s列向量变为单位向量,又得一张新的单纯形表。
(六)、转入上述第2步。
27、实物型投入产出模型----哪些可以建横(竖)模型(P203页)
价值型投入产出模型(P206页)
28、资源利用的投入产出分析(必考!!!,P214页---怎样写约束条件、目标函数
29、AHP决策分析的方法及优缺点(优缺点即为对AHP方法的评价):
(1)AHP决策分析法:是一种将决策者对复杂问题的决策思维过程模型化、数量化的过程。通过这种方法,可以将复杂问题分解为若干层次和若干因素,在各因素之间进行简单的比较和计算,就可以得出不同方案重要性程度的权重,从而为决策方案的选择提供依据。
(2)AHP决策分析法的优缺点(必考!!!):①优点:思路简单明了,它将决策者的思维过程条理化、数量化,便于计算,容易被人们所接受。所需要的定量化数据较少,但对问题的本质,问题所涉及的因素及其内在关系分析得比较透彻、清楚。 ②缺点:存在着较大的随意性。
30、层次单排序(P229页)
层次总排序(P230页)
31、AHP决策分析的计算方法:①方根法。②和积法。
32、风险型决策方法包括(掌握!!!,P258页):①最大可能法。②期望值决策法。③灵敏度分析法。
33、非确定型决策方法包括(掌握!!!,P268页):①乐观法。②悲观法。③折衷法。④等可能性法。⑤后悔值法。
34、最短路径的三种含义(P283页):
(1)“纯距离”意义上的最短路径。
(2)“经济距离”意义上的最短路径。
(3)“时间”意义上的最短路径。
35、中心点选址问题(具体操作见课本P286页):
中心点选址问题的质量判据为:使最佳选址位置所在的顶点的最大服务距离为最小。实质上就是求网络图的中心点问题。
36、中位点选址问题(具体操作见课本P287页):
网络图的中位点选址问题的质量判据要求是:最佳选址位置所在的点到其他各点的最短路径长度的总和(或者以各点的载荷加权求和)为最小。
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