pysal.explore.esda.Join_Counts¶

class pysal.explore.esda.Join_Counts(y, w, permutations=999)[源代码]¶

二进制联接计数

参数:	y : 数组 跨n个空间单元测量的二进制变量 w : W 空间权重实例 permutations : 利息 计算伪p_值的随机排列数

笔记

技术细节和推导见 [CO81] .

实例

从Anselin和Rey复制示例

>>> import numpy as np
>>> import pysal.lib
>>> w = pysal.lib.weights.lat2W(4, 4)
>>> y = np.ones(16)
>>> y[0:8] = 0
>>> np.random.seed(12345)
>>> from pysal.explore.esda.join_counts import Join_Counts
>>> jc = Join_Counts(y, w)
>>> jc.bb
10.0
>>> jc.bw
4.0
>>> jc.ww
10.0
>>> jc.J
24.0
>>> len(jc.sim_bb)
999
>>> round(jc.p_sim_bb, 3)
0.003
>>> round(np.mean(jc.sim_bb), 3)
5.547
>>> np.max(jc.sim_bb)
10.0
>>> np.min(jc.sim_bb)
0.0
>>> len(jc.sim_bw)
999
>>> jc.p_sim_bw
1.0
>>> np.mean(jc.sim_bw)
12.811811811811811
>>> np.max(jc.sim_bw)
24.0
>>> np.min(jc.sim_bw)
7.0
>>>

属性:

y : 数组 原始变量 w : W 原始W对象 permutations : 利息 排列数 bb : 浮动 黑-黑连接数 ww : 浮动 白-白连接数 bw : 浮动 黑白连接数 J : 浮动 联接数 sim_bb : 数组 （如果排列>0）排列样本的BB值向量 p_sim_bb : 数组 （如果排列>0） 基于排列（单侧）的p值空：空间随机性备选方案：观察到的bb大于随机性下的bb mean_bb : 浮动 排列bb值的平均值 min_bb : 浮动 排列BB值的最小值 max_bb : 浮动 排列BB值的最大值 sim_bw : 数组 （如果排列>0）排列样本的bw值向量 p_sim_bw : 数组 （如果排列>0）基于排列（单侧）的p值空：空间随机性备选：观察到的bw大于随机性下的bw mean_bw : 浮动 排列的BW值的平均值 min_bw : 浮动 排列BW值的最小值 max_bw : 浮动 排列BW值的最大值

方法

by_col \（df，cols[，w，inplace，pvalue，outvals]）

函数计算数据帧上的联接计数统计

__init__(y, w, permutations=999)[源代码]¶

初始化自身。请参阅帮助（键入（self））以获得准确的签名。

方法

__init__ \（Y、W、排列方式）	初始化自身。
by_col \（df，cols[，w，inplace，pvalue，outvals]）	函数计算数据帧上的联接计数统计