Geoda里给shp文件导入数据！！不需要会ArcGIS也能做到

yangruipis 发表于 2015-11-6 09:21
谢谢你~~~嘿嘿
不过说实话Geoda做空间计量的局限性太大了，stata作图可以，具体分析如果靠两个埃及狂魔编 ...

多谢楼主的建议~

亲 看了你的帖子 有三个问题 （问题有点白，刚学）
1、shp文件怎么来？论坛下么？还是自己怎么生成呢？
2、我想做的是200多个地级市的面板数据，现在有个问题，每个市都用自己的加权权重，还是用省级距离的概念、把一个省里的所有市处理成一样的权重？后者似乎处理起来难度小一些，但是能这么做么？技术上是否允许呢？
3、打算用stata，比较熟这个。跟matlab出来的结果会差别很大么？还有stata能出来moran散点图么？
好像说得不是很清楚，多谢楼主的解答啊

0013133 发表于 2015-11-25 17:48
亲 看了你的帖子 有三个问题 （问题有点白，刚学）
1、shp文件怎么来？论坛下么？还是自己怎么生成呢？
2 ...

shp文件自己去下载，现在很容易下的，你要精确到地级市的现在也有很多，但是数据匹配起来有点复杂。
200多个市的话我研究的不深，不太敢说，但是你要知道现在中国有300个左右地级市，你要是做这个的话将会面临相当大的缺失数据问题，这个解决方法Lesage(1999)的书里提到过，但这个也是现在空间计量被诟病的地方，具体你自己去看吧~你要是用城市间的邻接矩阵，还有一个问题就是会得到一个稀疏矩阵，对这个的处理又是一门学问，所以相当复杂。
stata是可以做Moran散点图的，你findit spatlsa 和 spmap，自己摸索去吧

yangruipis 发表于 2015-11-26 11:15
shp文件自己去下载，现在很容易下的，你要精确到地级市的现在也有很多，但是数据匹配起来有点复杂。
200 ...

我有280多个市。亲 你看这样可行么？如果用省份邻接矩阵，让同省的各市共用一个数据，因为感觉市那么小，是否相邻意义不大。这样可以么？
还有一个问题就是：我能否自己在excel里生成一个省份邻接矩阵的01矩阵，然后导入stata里做。这样就不用shape文件和GEODA了吧。

另外特别感谢亲的回复。看了那么多帖子，都云里雾里的，你的帖子我感觉最能看明白。

0013133 发表于 2015-11-29 15:22
我有280多个市。亲 你看这样可行么？如果用省份邻接矩阵，让同省的各市共用一个数据，因为感觉市那么小， ...

因为我没有用市级数据做过研究，所以不太敢说。
可以在stata里自己定义权重文件的，如果你不需要空间作图，就不用shape文件。

楼主，能否加我qq，想向你请教，谢谢了~我的qq：16093984

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童鞋，又过来请教了，学了这么久，今天看帖子，居然在别的帖子看到最有收获的回复还是你的。
现在有两个问题：
1、spregsarxt和xsmle做出来的有啥区别呢？前者比后者运行慢好多好多。但是前者是不是做出不来个体固定效应、时间固定效应、双固定呢？我看文献里大家这么做，所以下了xsmle。回归的飞快，出来的结果看起来也不太对啊。
2、在做LM检验判断选择SAR\SEM的时候，spregsarxt和spregsemxt，test出来的结论为啥有差别？LM-lag这个统计量，spregsarxt出来是显著，spregsemxt出来是不显著。以下是不显著的其中一个结果：
- LM Lag (Anselin)           =   1.1479     P-Value > Chi2(1)     0.2840
- LM Lag (Robust)            =   0.0069     P-Value > Chi2(1)     0.9337
我看文献里，大家是用matlab做的，汇报的是同一个值。按理说同一套数据，有没有滞后、有没有误差，应该是稳定的啊

0013133 发表于 2015-12-27 22:10
童鞋，又过来请教了，学了这么久，今天看帖子，居然在别的帖子看到最有收获的回复还是你的。
现在有两个问 ...

1.这个问题太细化了，我看了xsmle的命令参考文献，有三分别为：李龙飞（2010），elhorst(2009)和一个不知道是谁关于空间类，估计方法主要来自前两个，而spregsarxt这个囊括了好多文献里面提到的估计方法，但没有李龙飞。李是空间计量sar和混合sar估计走在最前沿的人，他应该是对估计由着自己的改善，所以xsmle会很快而且不一样。matlab里面的都是lesage主要根据自己的研究给出的估计。所以这些都可能不一样，使用命令的时候表明自己用的是谁的，来源于那些文献就好。
2.Anselin对模型选择有着一套简单的判别方法：如果sar的LM显著而sem的LM不显著，且sar的robust LM显著，那么选择sem；如果sem LM显著而sarLM不显著，且sem的robust LM 显著则选择sem。