moran统计量假设检验 莫兰指数(Moran's I)检验是一种空间自相关分析方法,常用于评估地理要素的空间分布模式。该检验的基本思想是,在给定一组要素及相关属性的情况下,评估所表达的模式是聚类模式、离散模式还是随机模式。具体来说,该检验通过计算莫兰指数值、z得分和p值来对该指数的显著性进行评估。 莫兰指数的值...
Moran's I是澳大利亚统计学家莫兰在1950年提出的一种测量空间自相关的测量方法。空间自相关指信号在空间的邻近位置之间呈现相关性,因为是多维和多方向的,它比一维自相关更复杂。莫兰全局指数可以反映数据离散或者聚集的程度。例如,这里白方和黑方是完全分散的,此时全局莫兰指数将是-1。 计算 计算公式如下(Wiki): 其中...
我们想检验u_{i}是不相关;也就是说,我们要检验: H_{0}:E\left( uu'\right) =\sigma ^{2}I \\ 假如研究人员认为空间权重矩阵\mathbf{W}_1给出扰动 u 的空间连接的正确表示。在这种情况下,研究人员可以使用标准 Moran I 统计量来检验H_0。 I=u^′W1u^σ^2[tr{(W1′+W1)W1}}]1/2 其中,u...
切记:在计算出Moran’I指数后,不要立马根据其正负,判断其空间相关性,还应该对其进行假设检验,看看它是否能通过检验,目前常用的检验方法是采用模拟法检验,可让软件完成,后续会具体介绍。 2)局部莫兰指数 全局莫兰指数反映的是研究区域内某种现象或事物的总体空间相关(空间聚集)程度, 局部莫兰指数则是对每一个空间单元...
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...
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=...
莫兰指数通过方差归一化后的值来评估空间自相关程度，但其结果需要通过假设检验以确定显著性，常用的方法为模拟法检验。局部莫兰指数则是对每个空间单元与周围空间单元的相关性进行统计分析，通过Moran’s I散点图和LISA聚集图来表示。实现莫兰统计的软件主要有GeoDa和ArcGIS，本文以GeoDa为例进行实操指导。
莫兰指数(Moran’s I)的小总结 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 莫兰指数分为全局莫兰指数(Global Moran’s I)和局部莫兰指数(Local Moran’s I),前者是Patrick Alfred Pierce Moran开发的空间自相关的度量;后者是美国亚利桑那州立大学地理与规划学院院长 Luc Anselin 教授在1995年提出的。
moran's i指数 x Moran's I指数 Moran's I指数是一种空间自相关统计指标,是用来评估地理空间研究的经典方法。它通过计算每个空间单元内的数值之间的相关系数来衡量空间数据之间的相关性,从而可以检测出潜在的空间规律。Moran's I指数是由于Moran(1950)首次提出,目前仍然被用作空间研究中的经典统计指标。 Moran's...
Moran I指数由美国数学家尤金莫兰(Ion E. Moran)于1950年提出,其主要用于空间模式检验中的空间自相关性检验。它是一种空间振荡指标,它能够揭示空间数据中观测值之间的空间相关性。Moran I指数利用空间自相关性来识别邻近地理单元的相似性,从而更加客观地反映出空间模式。 Moran I指数应用于政治统计技术的关键在于它...