global moran’s i公式 全局莫兰指数(GlobalMoran'sI)用来衡量一系列空间分布的样本的空间聚类程度,是空间自相关分析的基本指标之一。其公式表示为: I = (N/S2) (Σw ij * (X i - X) (X j - X )) / (Σw ij * (X i - X)^2) 其中,I是全局莫兰指数;N是样本个数;S2是按权重计算的空间...
根据公式写代码就可以计算出E[I]和SD[I]: ei <- -1/(n - 1)S1 <- 0.5 * sum((weight + t(weight))^2)S2 <- sum((apply(weight, 1, sum) + apply(weight, 2, sum))^2)s.sq <- s^2k <- (sum(y^4)/n)/(v/n)^2vi <- (n * ((n^2 - 3 * n + 3) * S1 - n * ...
Moran's I[1] 在协方差公式基础上的主要创新在于通过邻接矩阵[2]来确定点集中的点在空间上的邻接关系。为了简化问题,接下来定义邻接权重为二值(非0即1,0为不邻接,1为邻接),这时Moran's I 表示只计算具有空间邻接关系的点的协方差。 第一步:邻接矩阵 邻接矩阵是怎么确定点的邻接关系呢?下面举个例子。 图...
全局莫兰指数(Global Moran's I)是最常用的空间自相关指数,用来反映全局的空间相关性,其计算公式为: $$ I = \frac N W \frac {\sum_i \sum_j w_{ij} (x_i-\bar x) (x_j-\bar x)} {\sum_i (x_i-\bar x)^2}$$ 式中,$N$表示空间单元的数量,$i$和$j$表示空间单元的位置索引,$x$...
于是，Moran's I最终形式为：在原始协方差基础上，去除以所有权重和W，计算标准化后的结果，具体公式为：其中，邻接权重总和W作为标准化因子，简化公式表达为：Moran's I 的应用结合了统计学与图论思想，特别适合在涉及时间序列自相关且包含空间邻接关系的数据分析中使用。综上，通过协方差与邻接权重的...
图6不同属性值代入的全局moransi指数值权重距离为1与此同时当使用相同的属性值代替原有属性而聚集区域的范围不断扩大时即从3行3列扩大为5行5列7行7列9行9列全局moransi指数呈现新的变化规律图78分别呈现了使用属性值50250代入时的计算结果 基于随机灰度图的全局Moran’s I指数的计算与分析 作者:陈丛 来源:《...
目的:计算面板数据lngsp(时间维度为1970年——1986年,截面维度为56个地区)全局莫兰指数(Global Moran's I),一年一年分别计算。 方法简述:w为0-1邻接一阶queen矩阵,未标准化。使用forvalue循环,将原本…
全局莫兰指数是一个在-1——1之间的数,如下所示: 当然,解读的时候,还需要有P值和Z得分来判定,P值和Z得分的相关内容,也请看以前写过的博客。 在ArcGIS中,工具在如下位置:Spatial Statistics Tools —— Analyzing Patterns —— Spatial Autocorrelation(Moran’s I) ...
一、计算全局(或局部)单变量莫兰指数I 1. 加载实验数据 2. 加载权重矩阵 3. 创建全局单变量莫兰指数 二、计算全局双变量莫兰指数I 1. 加载数据 2. 计算权重文件 3. 计算泰森多边形 4. 计算双变量莫兰指数 一、计算全局(或局部)单变量莫兰指数I