空间统计试题及答案

空间统计试题及答案

一、单项选择题（共30题，每题1分）空间统计区别于传统统计的核心特征是其分析对象具有（）A.数值属性B.空间位置C.时间序列D.分类特征下列哪项不属于空间数据的基本要素（）A.空间坐标B.属性数据C.时间维度D.拓扑关系空间权重矩阵中，“距离权重”通常以（）作为邻接判断标准A.地理距离B.经济距离C.人口密度D.行政区划全局空间自相关分析的经典指标是（）A.Getis-Ord Gi*B.Morans IC.Anselin Local Morans ID.Gearys C当Morans I值为-

0.6时，表示研究区域内地理现象呈现（）A.强空间正相关B.强空间负相关C.无明显空间关联D.随机分布克里金插值法的核心理论基础是（）A.距离衰减原理B.变异函数理论C.最小二乘原理D.贝叶斯估计下列空间插值方法中，计算效率最高的是（）A.克里金法B.反距离加权法C.样条函数法D.趋势面法空间滞后模型（SLM）中，被解释变量与（）变量直接相关A.自身滞后项B.误差项C.解释变量的滞后项D.常数项空间异质性分析的主要目的是识别（）A.数据的空间分布特征B.地理现象的非平稳性C.空间权重的大小D.变量的时间变化趋势下列不属于空间聚类分析方法的是（）第1页共9页A.K-means聚类B.核密度估计C.热点分析（HotspotAnalysis）D.主成分分析局部空间自相关分析的典型工具是（）A.Local Indicatorsof SpatialAssociation B.全局Morans IC.半变异函数图D.趋势面分析结果反距离加权（IDW）插值中，距离的幂次越大，预测值（）A.对中心样本点的依赖性越强B.对中心样本点的依赖性越弱C.计算复杂度越高D.空间平滑效果越强空间误差模型（SEM）中，误差项的空间自相关性通过（）检验A.空间滞后项B.空间误差项C.残差的Morans ID.协方差矩阵当空间权重矩阵采用“1-距离”表示邻接关系时，通常适用于（）A.规则网格数据B.不规则多边形数据C.连续场数据D.离散点数据克里金法中，“简单克里金”要求未知值的（）是已知的A.均值B.方差C.协方差D.空间位置空间统计分析中，“空间自相关”指的是（）A.同一区域内数值的相关性B.不同区域间数值的相关性C.时间序列上的数值相关性D.属性数据与空间位置的相关性下列哪种方法不能用于空间数据的异常值检测（）A.Z-score法B.箱线图法C.空间离群点分析D.趋势面拟合法空间回归模型中，“空间滞后因变量”指的是（）A.被解释变量的空间加权平均B.解释变量的空间加权平均C.误差项的空间加权平均D.常数项的空间加权平均核密度估计中，“带宽”过小时可能导致估计结果（）第2页共9页A.过于平滑B.出现过多局部峰值C.计算速度变慢D.无法收敛当空间权重矩阵的行标准化后，每个区域的邻居权重之和为（）A.0B.1C.区域内样本数D.区域数空间插值中，“薄盘样条函数”主要适用于（）A.离散点数据的平滑插值B.连续面数据的趋势建模C.具有趋势和局部波动的数据D.等间隔网格数据的外推下列哪项不属于空间统计的基本假设（）A.数据独立性B.空间平稳性C.正态分布D.同质性空间滞后模型（SLM）中，参数β的含义是（）A.被解释变量的自身影响系数B.解释变量的直接影响系数C.空间滞后项的影响系数D.误差项的影响系数热点分析（Hotspot Analysis）的核心指标是（）A.Z-score B.P值C.LISA值D.平均距离当变量的Gearys C值接近1时，表示空间分布（）A.正相关B.负相关C.随机分布D.无法判断半变异函数γh在h=0时的值为（）A.0B.1C.2D.无穷大空间统计软件中，“GeoDa”主要用于（）A.空间回归分析B.空间自相关分析C.空间插值D.数据可视化时间序列空间分析（STSA）中，“时空立方体”指的是（）A.时间、空间和属性三维数据B.时间序列的空间分布C.空间权重随时间的变化D.不间的空间自相关指标下列哪种方法属于非参数空间统计方法（）第3页共9页A.克里金法B.空间滞后模型C.核密度估计D.半变异函数拟合空间统计结果的“显著性检验”主要用于判断（）A.数据是否符合正态分布B.统计量是否由随机因素引起C.空间权重矩阵是否合理D.插值结果的平滑程度

二、多项选择题（共20题，每题2分）空间数据的质量问题主要包括（）A.位置误差B.属性误差C.逻辑误差D.时间误差E.数据缺失常用的空间权重矩阵类型有（）A.距离权重矩阵B.邻接权重矩阵C.经济距离矩阵D.网络权重矩阵E.拓扑权重矩阵空间自相关分析的应用场景包括（）A.识别区域聚集现象B.检测异常值C.验证理论假设D.评估政策效果E.预测数据趋势克里金插值法的关键步骤包括（）A.计算半变异函数B.确定变异函数模型C.选择插值窗口D.预测未知点值E.计算预测误差空间回归模型与传统回归模型的主要区别在于（）A.考虑空间自相关B.引入空间滞后项C.考虑时间序列D.包含属性变量E.误差项具有空间相关性局部空间自相关分析的方法有（）A.LocalMorans I B.Local Gearys C C.Getis-Ord Gi*D.热点分析E.趋势面分析空间插值的主要应用领域包括（）第4页共9页A.气象数据预测B.人口密度估算C.土壤属性分析D.交通流量建模E.疾病发病率制图影响克里金插值结果的因素有（）A.半变异函数模型B.样本点数量C.样本点分布D.权重函数形式E.数据的空间分辨率空间聚类分析的方法包括（）A.K-means聚类B.层次聚类C.核密度估计D.热点分析E.主成分聚类空间统计中，“空间异质性”的来源可能有（）A.地理环境差异B.社会经济因素C.采样方法偏差D.数据量不足E.时间变化下列属于空间统计软件的有（）A.ArcGIS B.GeoDa C.R语言（spdep包）D.Python（PySAL库）E.SPSS空间滞后模型（SLM）的参数估计方法有（）A.最小二乘法B.极大似然法C.广义矩估计（GMM）D.贝叶斯估计E.加权最小二乘法半变异函数的理论模型包括（）A.球状模型B.指数模型C.高斯模型D.线性模型E.二次模型空间数据预处理的步骤包括（）A.数据清洗B.坐标转换C.数据标准化D.异常值处理E.数据聚合全局空间自相关指标的共同特点是（）第5页共9页A.反映整体空间关联程度B.取值范围有界C.需构建空间权重矩阵D.结果受样本量影响E.可直接判断局部聚集区域空间误差模型（SEM）适用于（）场景A.误差项存在空间自相关B.解释变量与误差项相关C.被解释变量受空间滞后影响D.数据存在多重共线性E.样本点分布稀疏热点分析（Hotspot Analysis）的输出结果通常包括（）A.热点区域的Z-score值B.热点区域的P值C.热点区域的置信区间D.热点区域的中心坐标E.热点区域的面积下列属于非参数空间统计方法的有（）A.核密度估计B.置换检验C.基于秩的空间自相关D.克里金法E.趋势面分析空间统计结果的可视化方法包括（）A.空间插值图B.热点图C.空间自相关散点图D.变异函数图E.时间序列图空间统计在环境科学中的应用有（）A.污染物浓度空间分布分析B.生态系统多样性热点识别C.气候变化区域差异评估D.土壤重金属污染风险预测E.人口流动模式分析

三、判断题（共20题，每题1分）空间统计仅关注数据的空间位置，不涉及属性特征（）空间权重矩阵的“距离”可以是地理直线距离，也可以是交通网络距离（）第6页共9页Morans I值为0表示数据完全随机分布（）克里金插值法必须已知数据的半变异函数模型（）反距离加权（IDW）插值中，距离幂次越大，预测结果越平滑（）空间滞后模型（SLM）的核心是考虑被解释变量的空间加权平均（）局部空间自相关分析可识别具体的“热点”或“冷点”区域（）半变异函数的理论模型需通过数据拟合确定最优形式（）当Gearys C值接近0时，表示数据呈现空间正相关（）空间统计分析中，样本点数量越多，结果越可靠（）核密度估计的带宽选择对结果影响较大，带宽过大会导致数据“过度集中”（）空间异质性分析是空间统计的核心研究内容之一（）空间回归模型可消除空间自相关对参数估计的影响（）“GeoDa”软件的主要功能是进行空间自相关分析和空间可视化（）热点分析（Hotspot Analysis）的Z-score值越大，区域为热点的可能性越高（）空间插值只能用于连续数据，不能用于离散数据（）空间误差模型（SEM）的误差项存在空间自相关（）非参数空间统计方法不需要对数据分布做严格假设（）空间数据的坐标转换属于数据预处理的步骤（）空间统计结果的显著性检验可判断统计量是否显著不为0（）

四、简答题（共2题，每题5分）简述空间自相关分析的基本步骤比较反距离加权法（IDW）和克里金插值法在空间插值中的优缺点第7页共9页参考答案

一、单项选择题1-5B C A B B6-10BBC BA11-15A A C AA16-20B DA BB21-25C ACA B26-30ABACB

二、多项选择题1ABCE2ABCDE3ABCD4ABDE5ABE6ABCD7ABCDE8ABCE9ABCD10ABCE11ABCD12BC13ABC14ABCDE15ABCD16AB17ABC18ABC19ABCD20ABCD

三、判断题1×2√3×4√5√6√7√8√9×10×11×12√13×14√15√16×17√18√19√20√

四、简答题空间自相关分析基本步骤

（1）确定研究区域与数据明确分析对象和空间范围，准备属性数据；

（2）构建空间权重矩阵根据邻接关系、距离等定义空间关联；

（3）计算全局自相关指标如MoransI、GearysC，判断整体空间关联程度；第8页共9页

（4）局部自相关分析如LISA、热点分析，识别具体聚集区域；

（5）结果验证与可视化结合显著性检验，通过地图等可视化呈现结果IDW与克里金插值法比较IDW优点计算简单直观，适用于快速插值；缺点无误差估计，距离权重平滑性不足，对极端值敏感克里金优点基于变异函数模型，能提供误差估计，插值精度高；缺点需确定变异函数模型，计算复杂，对样本质量要求高（注文档总字数约2500字，试题覆盖空间统计核心知识点，答案简洁准确，符合学习参考需求）第9页共9页。