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空间马尔科夫链模型(可计算3,4,5组!!!!)
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空间马尔科夫链(可计算3,4,5,6组)
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空间马尔科夫链揭示区域的时空动态变化是地理学研究中的重要内容。在本人的前几个帖子中,介绍了三维核密度图、泰尔指数、空间基尼系数等经济分析的量化工具,诚然,这些方法可以反映地理现象的时空演变规律和空间分布特征,进一步通过比较不同年份的核密度估计结果,可以描述数据整体分布形态的演变特征与规律。
但是上述方法偏重于反映区域现象的静态过程,不能直接反映区域的动态发展特征,并且这些方法的可视化表达方式和探索性空间数据分析不能揭示局部空间单元间经济差异的时空转移路径,对区域经济差异分布状态演变的描绘不够深刻。为了补充上述方法的不足,马尔科夫链方法将区域现象的演变过程视为马尔科夫过程,通过引入转移概率矩阵分析方法从而叠合区域内每个个体现象在不同时期的动态演变过程,能够反映出区域内每个地区的状态及其向上或向下转移的流动性[1][2]。
[1]Le Gallo J.Spacetime analysis of GDPdisparities among European regions:A Markov chains approach.InternationalRegional Science Review,2004,27(2):138-163.[2]Wei Y H D,Liao F H.Dynamics,space,andregional inequality in provincial China:A case study of Guangdongprovince.Applied Geography,2012,35(1/2):71-83.


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