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 I指数的定义是: I=∑i=1N∑j=1N...
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 * ...
当moran’s i为负值时,表示空间上的相似实体更有可能与周围差异实体聚集在一起,即表现出负的空间自相关性。当moran’s i接近零时,表示空间上的实体分布呈随机分布,即表现出空间上的无自相关性。 莫兰指数moran’s i的计算可以通过计算机软件或编程语言来进行,例如R语言、Python等。我们可以根据具体的研究问题和...
Global Moran’s I 统计量是渐进正态的,这意味着,对于偏斜数据,每个要素至少需要具有 8 个相邻要素。为距离范围或距离阈值参数计算的默认值可确保每个要素至少具有 1 个相邻要素,但这可能不够,尤其是在输入数据中的有的值出现严重偏斜时。 使用反距离空间关系的概念化,并且反距离非常小。 关于反距离过小的问题,...
可以用Moran's I进行检验,其数学公式如下: Moran′sI=N∑ijwij∑i∑jwij(xi−¯x)(xj−¯x)∑i(xi−¯x)2Moran′sI=N∑ijwij∑i∑jwij(xi−x¯)(xj−x¯)∑i(xi−x¯)2 式中,I大体在[-1,1]区间内。i,j为多边形编号,wijwij为i,j之间的空间连接矩阵,¯xx¯为研究区...
univariate Moran's I 统计是用来衡量空间数据中观测值与其邻近观测值之间的相关性程度。通过计算观测值之间的空间自相关,可以判断空间数据的集聚程度,并且判断集聚是正向的还是负向的,即表明了空间上相似的值是如何聚集在一起的。 1.2 univariate Moran's I 的特点 univariate Moran's I 统计具有以下几个特点: (...
莫兰指数(Moran's I)是一种常用于空间数据分析的统计指标,用于衡量空间自相关性的程度。它被用来检验空间数据中是否存在空间聚集或者空间分散的趋势。 莫兰指数的计算涉及到数据点之间的空间位置以及它们之间的值的相似程度。其计算方法包括以下步骤: 定义数据值和空间位置: 对于每个观测点,需要有一个对应的数值,并且...
莫兰指数(Moran’s I)是空间自相关系数的一种,其值分布在[-1,1],用于判别空间是否存在自相关。比如:一个小区内有钱人会集聚住在豪宅别墅区,平民们(比如我- -)则会集聚住在普通的楼房区,这里的个人财富就是一种观测值,呈现高高聚集,低低聚集的现象。
如果数据是正相关的,那么大多数邻接区域对的值将在均值的同一侧上,从而Moran‘s I的值为正;而另一方面,如果数据是负的自相关,大多数邻接区域的值将在均值的两侧,从而总体值为负值。最终结果并不是严格地在-1~1之间,一般来说>0.3表示强烈的正相关,<-0.3表示强烈的负相关。运行结束之后,刷新数据列表。可以看到...