北京做网站的人,flash如何制作网站,wordpress 注册 登录界面,做招聘网站需要做什么公司地理探测器模拟及分析 1. 写在前面2. R语言实现2.1 数据导入2.2 确定数据离散化的最优方法与最优分类2.3 分异及因子探测器#xff08;factor detector#xff09;2.4 生态探测器#xff08;ecological detector#xff09;2.5 交互因子探测器#xff08;interaction dete… 地理探测器模拟及分析 1. 写在前面2. R语言实现2.1 数据导入2.2 确定数据离散化的最优方法与最优分类2.3 分异及因子探测器factor detector2.4 生态探测器ecological detector2.5 交互因子探测器interaction detector2.6 风险探测器risk detector 1. 写在前面
️地理探测器是一种用于探测空间分异性以及揭示其背后驱动因子的统计学方法。它由中国科学院地理科学与资源研究所的王劲峰研究员提出并已被广泛应用于社会环境因素和自然环境因素的影响机理研究。地理探测器模型的核心思想是如果某个自变量对某个因变量有重要影响那么自变量和因变量的空间分布应该具有相似性。通过计算和比较各单因子的q值可以判断它们对空间分异性的解释力q值越大表示解释力越强。 在当前的研究进展方面地理探测器已经被应用于多个领域包括城市扩张驱动力因素分析、健康与风险因子关系的评估、土壤重金属的空间分异及其影响因素分析、青藏高原多年冻土分布影响因子分析等。此外地理探测器模型的最优离散化研究也取得了进展这对于提高模型评估结果的精度具有重要意义。 ✨✨地理探测器模型的优势在于它没有过多的假设条件可以克服传统统计方法处理变量所受的限制因此在空间分析领域得到了广泛的应用和认可。随着研究的深入地理探测器模型也在不断地优化和发展以适应更多领域的研究需求。 当前已有很多的中英文文献涉及到了地理探测器地理探测器主要包括了因子探测器、交互探测器、风险探测器和生态探测其中因子探测器和交互探测器使用较为广泛。我个人人为交互探测器可以探测不同环境因子的交互作用可以更加深刻地认识到环境变量之间的非线性、非对称和动态影响。 2. R语言实现 为了方便我任意选择了一个数据集数据内容如下 其中Y为响应变量因变量X为自变量一共2000个样本。此外X5、X9和X10为类别型变量离散变量。
2.1 数据导入 首先进行相关包和数据导入这里我们使用了地探测器“GD”包。此外需要注意的是read_exce() 函数导入的数据为tibble格式但是GD中需要数据框格式否则会报错因此需要对数据格式进行转换
library(GD)
library(openxlsx)
library(readxl)
setwd(D:/2007lucc)
data-read_excel(result.xlsx)
View(data)
str(data)
# 将tibble数据格式转换为data.frame格式
data - as.data.frame(data)
#class(data) # 查看数据类型此时应为data.frame
str(data)数据结构 str(data)
data.frame: 2000 obs. of 11 variables:$ Y : num 97 97 97 97 97 97 97 97 89 105 ...$ X1 : num 17.1 17.6 16.8 16.8 17 ...$ X2 : num -2.45 -2.07 -2.48 -2.43 -2.37 ...$ X3 : num 68 68 69.4 68.4 68.4 ...$ X4 : num 993 1006 858 961 967 ...$ X5 : num 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...$ X6 : num 446 306 491 393 331 552 422 482 286 638 ...$ X7 : num 191 148 151 207 286 ...$ X8 : num 5.96 5.19 1.47 2.98 1.04 ...$ X9 : num 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...$ X10: num 23111112 23115192 23111112 23110140 23111112 ...2.2 确定数据离散化的最优方法与最优分类 在进行地理探测器分析之前需要对连续变量进行离散化操作并且找到最佳离散类别已进行更好的分析模拟。离散化方法主要包括equalnaturalquantilegeometric和sd通过optidisc函数可以自动选择最优离散化方法和类别数。
#多个变量包括连续变量
discmethod -c(equal,natural,quantile,geometric,sd)
discitv -c(3:7) #离散分类的数量3到7类建议不要分太多的类别否则optidisc()函数运行时间过长
dataFin - data
data.continuous - dataFin[, c(1:5, 7:9)] # 只对连续变量进行离散化一共有7个连续变量
#数据离散化
odc1 -optidisc(Y~., data data.continuous ,discmethod, discitv) # 这一步比较耗时大概几分钟到几十分钟
dim(data.continuous)
plot(odc1)
data.continuous -do.call(cbind,lapply(1:7,function(x)data.frame(cut(data.continuous [, -1][, x],unique(odc1[[x]]$itv),include.lowest TRUE))))
dataFin[,c(2:5, 7:9)] -data.continuous 结果展示 数据准备好之后就可以进行地理探测器GD分析了
2.3 分异及因子探测器factor detector 分异及因子探测主要用于探测Y的空间分异性以及探测某因子X多大程度上解释了属性Y的空间分异用q值度量。简单点来说就是环境变量对因变量的贡献度。 写论文的时候尽量将以上原理和公示进行展示和补充。
# 单因子探测器
gd -gd(Y~., data dataFin[,c(1, 2:11)])
gd
plot(gd)gdvariable qv sig
1 X1 0.43614146 1.387049e-10
2 X2 0.36292021 2.817672e-10
3 X3 0.35501601 8.356258e-10
4 X4 0.21368849 7.493217e-10
5 X5 0.11939089 6.191341e-10
6 X6 0.16985611 2.561658e-10
7 X7 0.00815299 2.947367e-03
8 X8 0.05664708 3.956563e-10
9 X9 0.23192232 3.588341e-10
10 X10 0.35382549 4.703113e-032.4 生态探测器ecological detector 生态探测主要用于比较两因子X1和X2对属性Y的空间分布的影响是否有显著的差异
# 生态探测器
gdeco -gdeco(Y~., data dataFin[,c(1, 2:11)])
gdeco
plot(gdeco)gdeco
Ecological detector:variable X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
1 X1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2 X2 Y NA NA NA NA NA NA NA NA NA
3 X3 Y N NA NA NA NA NA NA NA NA
4 X4 Y Y Y NA NA NA NA NA NA NA
5 X5 Y Y Y Y NA NA NA NA NA NA
6 X6 Y Y Y Y Y NA NA NA NA NA
7 X7 Y Y Y Y Y Y NA NA NA NA
8 X8 Y Y Y Y Y Y Y NA NA NA
9 X9 Y Y Y Y Y Y Y Y NA NA
10 X10 Y N N Y Y Y Y Y Y NA2.5 交互因子探测器interaction detector 交互探测器共包含了5种类别但根据以往的经验结果以增强或非线性增强作用为主。 这里我选择了一篇论文的交互作用的结果其中包含了4种类别的交互作用结果。
# 交互作用探测器
gdint -gdinteract(Y~., data dataFin[,c(1, 2:11)])
gdint
plot(gdint)gdint
Interaction detector:variable X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
1 X1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2 X2 0.4821 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
3 X3 0.4750 0.4374 NA NA NA NA NA NA NA NA
4 X4 0.4675 0.4335 0.4599 NA NA NA NA NA NA NA
5 X5 0.4491 0.3925 0.3918 0.3180 NA NA NA NA NA NA
6 X6 0.4755 0.4038 0.4377 0.3242 0.3044 NA NA NA NA NA
7 X7 0.4476 0.3737 0.3636 0.2254 0.1277 0.1890 NA NA NA NA
8 X8 0.4573 0.3837 0.4029 0.2505 0.1910 0.1989 0.0693 NA NA NA
9 X9 0.4697 0.4158 0.3823 0.3602 0.2698 0.3462 0.2394 0.2902 NA NA
10 X10 0.5265 0.4758 0.4726 0.4445 0.3775 0.4457 0.3770 0.4073 0.4016 NA总体而言因子交互作用的结果表现为增强或者非线性增强。
2.6 风险探测器risk detector 判断两个子区域间的属性均值是否有显著的差别。若为N则表示不显著即两个子区域内属性均值无差别。若为Y则有显著差别。
## 风险因子探测器
# 显著性
gdrisk -gdrisk(Y~X1X2X3X9, data dataFin[,c(1, 2:11)])
gdrisk
plot(gdrisk)
# 风险探测(平均风险)
riskmean - riskmean(Y~X1X2X3X9, data dataFin[,c(1, 2:11)])
riskmean
plot(riskmean)
