matlab做经济地理、地理距离、经济距离空间权重矩阵

首先讲下地理加权空间权重矩阵：

该矩阵的经济含义是通过不同点的坐标系之间的距离远近来衡量两地之间的关系重要程度，当两点之间距离较远，所占的权重越低，而距离越近，权重越高。故操作如下：

首先需要导入坐标数据：

A=csvread('JWD.csv',1,0); % JWD.csv是文件名,csvread是读取csv格式的文件。

读取之后会得到：

接下来读取经纬度的信息：

x=A(:,3);y=A(:,2);

可以看到所需自己的数据已经导入，输入已经写好的脚本：

输入：

空间权重矩阵就做好了：

我们打开看看：

该方法相较一般意义上的行标准化有个好处，传统的行标准化会使矩阵成为非对称阵，这在这种反距离矩阵上是具有极强的破坏性的，我们考虑使用反距离矩阵（地理加权权重矩阵）时，是假定两地的关系强弱是由距离决定的，但是非对称矩阵就会形成逻辑上的不自洽，例如北京对上海的权重是0.213，但上海对北京的却是0.354，从上海到北京的距离应该和北京到上海的距离一样，这就使得矩阵失去了原有的经济学含义。

接下来说下经济矩阵：该矩阵是以两地经济水平作为衡量标准，当地区1与地区2的经济水平越相近，则认为两地的权重越大，为此，我们需要各个区域的人均GDP数据（当然如果你有更好的更合适的指标也可以替换，逻辑是差不多的）。做法同上，这里就不多赘述了，直接上代码吧：

经济矩阵并非非常需要为对称阵，但也依然可以做成对称，该代码做出来的并非对称，可以替换掉地理加权矩阵的后半部分代码即可实现对称。

经济地理权重矩阵的制作需要以前面两个矩阵的制作为前提，他同时考虑了两种情况，但是实证分析中往往表现并不太好，故谨慎使用;

代码如下：

Wdili是地理加权矩阵，W是经济距离矩阵，二者相乘即使结果，再进行一次标准化即可。

该代码的具体教程，我在blibli上传了制作的视频讲解，如果因我在CSDN中讲解的不到位导致各位看官没有理解的可以去blibli搜索科研虾观看详细讲解。同时如果各位想更多的交流与探讨的，可以加扣扣群：936269384，同时我也将代码上传至群文件。

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