不同阈值下的空间效应

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想问一下 为了分析不同空间距离阈值的空间影响效应，想以 100~1500 km 中每隔 100 km 为一个空间距离阈值，应该如何构建空间权重矩阵，利用SDM模型对其进行连续回归呢？
有没有大佬分享一下生成矩阵的代码

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关键词：空间效应 空间权重矩阵 SDM模型 分享一下 权重矩阵

要在Python中构建不同的空间权重矩阵，并使用空间杜宾模型（SDM）进行分析，可以使用`pysal`库中的`libpysal.weights`和`spreg`模块。下面是一个示例代码来展示如何操作。

首先确保安装了必要的库：

```bash
pip install pysal geopandas pandas numpy matplotlib
```

然后按照以下步骤编写Python代码：

1. 导入需要的包

2. 加载数据集，这里假设你的数据在GeoDataFrame中（例如，使用geopandas读取）

3. 为不同空间距离阈值构建权重矩阵

4. 使用SDM模型进行分析，并保存结果或打印关键参数。

以下是一个简化示例：

```python
import geopandas as gpd
from libpysal.weights import DistanceBand, KNN
from spreg import SDM
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据（假设为地理DataFrame）
data = gpd.read_file('your_data_path.shp')

# 确保有一个列代表空间坐标，例如 'geometry'
coords = data['geometry'].centroid

# 定义你的模型变量 - 自变量和因变量
y_var_name = ['your_dependent_variable']
x_var_names = ['independent_variable1', 'independent_variable2']

Y = data[y_var_name]
X = data[x_var_names]

# 距离阈值的范围（100-1500 km）
distances = np.arange(100, 1600, 100)

results = {}

for distance in distances:
    # 构建空间权重矩阵
    w = DistanceBand.from_dataframe(data, threshold=distance/1e3) # 转换成公里

    model = SDM(y=Y.values.squeeze(), x=X.values, yend=None, q=None,
                w=w.sparse, regime=None, spatial_deterministics=None)

    results[distance] = {
        'params': model.betas,
        'loglikelihood': model.logl,
        'pseudo_r2': model.pr2
    }

# 可以将results保存到文件或进行其他分析
print(results)
```

这个示例中，`DistanceBand.from_dataframe(data, threshold=distance/1e3)`用于根据距离阈值构建空间权重矩阵。SDM模型是使用这些权重以及数据的自变量和因变量来拟合的。

请注意：
- 需要根据你的具体需求调整 `your_data_path.shp`, `'your_dependent_variable'` 和 `['independent_variable1', 'independent_variable2']`
- 以上示例假设你有地理数据并能够生成坐标。如果数据集不同，你需要相应地调整代码。

希望这对你有所帮助！如果有更具体的问题或需要进一步的解释，请随时提问。

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