空间自相关Moran I指数,由Patrick Alfred Pierce Moran于1950年提出,是空间分析中的重要指标。它用于衡量空间数据之间的相关性,判断相似的要素在空间上是聚集、离散还是随机分布。该指数的取值范围在[-1,1]之间,通过具体的数值可以解读出空间数据的自相关性质。 二、取值与解读 I ...
moran指数i的取值范围moran 1、moran指数i的取值范围:它的范围在-1.0与+1.0之间 2、Moran's指数i大于0时,表示数据呈现空间正相关,值越大空间相关性越明显;Moran'si指数I小于0时,表示数据呈现空间负相关,值越小空间差异越大;Moran's指数i为0时,空间呈随机性。
莫兰指数分析结果解释: (1)Moran’s I:位于-1~1之间,大于0表示正自相关,小于0表示负自相关,接近于0表示随机分布,不存在空间自相关。 (2)z值:z>1.65时呈现聚集分布,z<-1.65时呈现离散分布,z值在-1.65 ~ 1.65之间时,呈现随机分布。(注:这里说的1.65是临界值,若z值在-1.65 ~ 1.65之间,说明不存在空间自...
图中的莫兰指数接近1,存在正的空间自相关。高值与高值聚集,低值和低值聚集,即相似值倾向于在空间上聚集。 局部莫兰指数的结果为(图中数据存在异常值,涉及到方法论问题。) Ii(Local Moran's I): 这是每个区域的局部莫兰指数值,衡量了这个区域与邻近区域之间的空间相关性。 E.Ii(Expected Local Moran's I)...
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=...
莫兰指数是一个有理数,经过方差归一化之后,它的值会被归一化到-1.0与+1.0之间。 Moran's I大于0时,表示数据呈现空间正相关,其值越大空间相关性越明显;Moran's I小于0时,表示数据呈现空间负相关,其值越小空间差异越大;Moran's I为0时,空间呈随机性。
莫兰指数分为两种类型：全局Moran's I（涉及所有数据的整体相关性）和局部Anselin Local Moran's I（针对每个要素的独立评估）。莫兰指数通过方差归一化，其值范围通常在-1.0到1.0，但特殊情况可能超出这个范围。>0表示正相关性，数值越大，空间一致性越强；<0表示负相关性，数值越小，空间差异越大...
首先,Moran’s I这个东西,官方叫做:莫兰指数,是澳大利亚统计学家帕特里克·阿尔弗雷德·皮尔斯·莫兰(Patrick Alfred PierceMoran)(好长的名字,不过一般都简称为:帕克·莫兰,就是下图这位中年帅哥了),在1950年提出的。这一年,朝鲜战争爆发。 莫兰同学1917年出生在澳大利亚的悉尼,后来考入了剑桥大学,第二次世界大战的...
在ArcGIS中进行空间自相关分析时，主要关注莫兰指数（Moran’s I），该分析方法用于探索地理数据中不同位置间数值的相互依赖性。莫兰指数位于-1到1之间，通过其值可以了解数据是否存在空间自相关性。当莫兰指数大于0时，表示存在正自相关，即相邻位置的数据具有相似性；若小于0，则表示负自相关，相邻位置...
Moran’s I大于0时,表示数据呈现空间正相关,其值越大空间相关性越明显;Moran’s I小于0时,表示数据呈现空间负相关,其值越小空间差异越大;Moran’s I为0时,空间呈随机性。 ArcGIS中运行莫兰指数的注意事项: 输入字段严重偏斜(创建数据值的直方图可了解此情况),空间关系的概念化或距离范围的设置使得某些要素的相...