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一、地理探测器模型地理探测器是由中国科学院王劲峰团队提出的一组探测空间分层异质性、揭示其背后驱动因子的统计学方法。核心假设是若某个自变量对因变量有重要影响则二者的空间分布应具有相似性若研究区分层后的层内方差之和小于全区总方差则存在空间分层异质性。可同时完成空间分异测度、驱动因子识别、因子交互作用判断等任务核心由分异与因子探测器、交互作用探测器、风险区探测器、生态探测器4 个功能模块组成。步骤 1数据准备与变量设置1. 因变量Economy_1综合得分 ——2. 自变量各二级维度的归一化数据 ——。以单个二级维度指标为例将 [0, 1] 区间平均划分为个层级层级序号为层级包含的省 / 市数量为指标值的总体方差为层内指标值的方差为。步骤 2单因子解释力计算(1) 计算每个二级维度指标对Economy_1综合得分的解释力值越大说明该二级维度指标对Economy_1综合得分的解释力越强反之越弱。(2) 显著性检验检验原假设二级维度指标对Economy_1综合得分的解释力不成立其中。若即在显著性水平下拒绝原假设认为二级维度指标对Economy_1综合得分的解释力显著成立反之接受原假设。步骤 3交互作用探测检验任意两个二级维度指标的交互作用类型1. 将任意两个二级维度指标的指标层进行排列组合形成 “复合层”。假如都被划分成了 4 个层某省 / 市属于复合层 1-1 就是指 “该省 / 市的指标数据落在划分层第 1 层的同时它的指标数据落在划分层的第 1 层”。此时就设为复合层的个数就是第个复合层中省 / 市的个数是该复合层对应的方差。代入解释力公式计算2. 判断交互作用类型(1)交互作用非线性减弱(2)交互作用单因子非线型减弱(3)交互作用双因子增强(4)交互作用相互独立(5)交互作用非线性增强。步骤 4风险区探测检验任意两个分层的Economy_1综合得分是否存在显著性差异设原假设两组Economy_1综合得分均值相等即两个分层对应的Economy_1综合得分无差异其中若即在显著性水平下拒绝原假设认为两个分层对应的Economy_1综合得分存在显著性差异反之接受原假设。步骤 5生态探测检验任意两个二级维度指标对Economy_1综合得分的影响是否存在显著性差异设原假设两个二级维度指标对Economy_1综合得分影响程度无差异其中。若即在显著性水平下拒绝原假设两个二级维度指标对Economy_1综合得分影响程度有显著性差异反之接受原假设。代码实现
一、地理探测器模型地理探测器是由中国科学院王劲峰团队提出的一组探测空间分层异质性、揭示其背后驱动因子的统计学方法。核心假设是若某个自变量对因变量有重要影响则二者的空间分布应具有相似性若研究区分层后的层内方差之和小于全区总方差则存在空间分层异质性。可同时完成空间分异测度、驱动因子识别、因子交互作用判断等任务核心由分异与因子探测器、交互作用探测器、风险区探测器、生态探测器4 个功能模块组成。步骤 1数据准备与变量设置1. 因变量Economy_1综合得分 ——2. 自变量各二级维度的归一化数据 ——。以单个二级维度指标为例将 [0, 1] 区间平均划分为个层级层级序号为层级包含的省 / 市数量为指标值的总体方差为层内指标值的方差为。步骤 2单因子解释力计算(1) 计算每个二级维度指标对Economy_1综合得分的解释力值越大说明该二级维度指标对Economy_1综合得分的解释力越强反之越弱。(2) 显著性检验检验原假设二级维度指标对Economy_1综合得分的解释力不成立其中。若即在显著性水平下拒绝原假设认为二级维度指标对Economy_1综合得分的解释力显著成立反之接受原假设。步骤 3交互作用探测检验任意两个二级维度指标的交互作用类型1. 将任意两个二级维度指标的指标层进行排列组合形成 “复合层”。假如都被划分成了 4 个层某省 / 市属于复合层 1-1 就是指 “该省 / 市的指标数据落在划分层第 1 层的同时它的指标数据落在划分层的第 1 层”。此时就设为复合层的个数就是第个复合层中省 / 市的个数是该复合层对应的方差。代入解释力公式计算2. 判断交互作用类型(1)交互作用非线性减弱(2)交互作用单因子非线型减弱(3)交互作用双因子增强(4)交互作用相互独立(5)交互作用非线性增强。步骤 4风险区探测检验任意两个分层的Economy_1综合得分是否存在显著性差异设原假设两组Economy_1综合得分均值相等即两个分层对应的Economy_1综合得分无差异其中若即在显著性水平下拒绝原假设认为两个分层对应的Economy_1综合得分存在显著性差异反之接受原假设。步骤 5生态探测检验任意两个二级维度指标对Economy_1综合得分的影响是否存在显著性差异设原假设两个二级维度指标对Economy_1综合得分影响程度无差异其中。若即在显著性水平下拒绝原假设两个二级维度指标对Economy_1综合得分影响程度有显著性差异反之接受原假设。代码实现
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