执行置换检验将会生成许多随机性数据集,然后将这些随机数据集与原始数据的 Local Moran's I 进行比较。 具体算法是:每次置换均会随机重新排列各要素周围的邻域值,并计算该随机数据的 Local Moran's I 值。通过查看置换所生成的 Local Moran's I 分布,就可以获得由随机性决定的 Local Moran's I 值的范围。如果...
给定一组要素(输入要素类)和一个分析字段(输入字段),聚类和异常值分析工具可识别具有高值或低值的要素的空间聚类。该工具还可识别空间异常值。为此,该工具计算 local Moran's I 值、z 得分、伪 p 值和表示每个具有统计显著性的要素的聚类类型的编码。z 得分和伪 p 值表示计算出的指...
在ArcGIS里面,LISA的名称就叫做Cluster and Outlier Analysis(Anaselin Local Moran's I):聚类与异常分析:Anselin 局部莫兰指数。在空间统计的聚类与分布制图工具箱里面(不像莫兰指数,在空间分布模式工具箱中): 从归属来看,空间统计学届是把这个东西作为聚类分析来看待的,而非空间分布模型来看待。 整体的参数说明,与...
请注意,Local Moran's I 指数 (I) 是相对测量,只能在其计算出的 z 得分或 p 值环境中进行说明。在输出要素类中报告的 z 得分和 p 值对于多重测试或空间依赖性来说未经校正。 聚类/异常值类型 (COType)) 字段可区分具有统计显著性的高值 (HH) 聚类、低值 (LL) 聚类、高值主...
首先,他还是会计算各种常规的指数,比如Moran's I以及P值Z得分啥的,但是他是针对整份数据中,每一个要素都会去记录一个相应的值,算出来就会变成这个样子: 用中国每个省的GDP进行计算,算完对每一个省都会对应有一系列数据,前面三个就是每个省的Moran's I和Z得分以及P值,这个就不解释了,大家有兴趣去看以前的文...
给定一组加权要素,使用 Anselin Local Moran's I 统计量来识别具有统计显著性的热点、冷点和空间异常值。 详细了解“聚类和异常值分析 (Anselin Local Moran's I)”的工作原理 插图 使用情况 该工具可使用输入要素类中各要素的下列属性来创建新的输出要素类:Local Moran'...
这样就是正确的,但是为什么会出现如此严重的错误呢?是因为在ArcGIS里面,只会去计算Moran's i和z得分,所以部分只使用ArcGIS而没有用过GeoDa的人(主要是虾神这种老是自以为是而且还有些孤陋寡闻的土鳖虾),把X轴和Y轴当成了莫兰指数和Z得分,想理所当然的画出了一个散点图,而且还洋洋得意的以为是对的。
空间自相关Moran's I指数是一个用于衡量空间数据分布特征的统计量,它描述的是空间单元属性值之间的相似性程度。具体来说,Moran's I指数的取值范围从-1到1,接近1时表示空间正相关,即相似的值在空间上聚集在一起;接近-1时表示空间负相关,即不相似的值在空间上聚集;而接近0时则表示随机分布,即没有空间自相关性...
1. It is concluded that Getis-Ord local G is better than local Moran index. 基于模拟的空间区域,设计一些有代表性的空间聚集方案进行计算,比较两种指标的探测结果,得出局部G系数优于局部Moran指数的结论。2) Moran's Index Moran指数 例句>> 3) local Moran's I_i statistics 局部Moran sIi统计量...
莫兰指数 (Moran's I) 是一种常用的空间统计指标,用于度量要素的空间自相关性,即要素之间在空间上的聚集程度或离散程度。它可以帮助我们了解要素的分布模式,并识别是否存在空间聚集或离散模式。 Moran I 指数的计算公式如下: Moran's I = Σ(i=1, n) (zi - z̄) (zj - z̄) / W(i,j) Σ(i=...