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 I指数的定义是: I...
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...
空间自相关(Global Moran's I)其实是一种统计推断工具,这意味着分析结果需要在无效假设的范围内进行解释。 对于Global Moran's I统计,无效假设是:特征在研究区域中是随机分布的。当返回的p值显著时,可以拒绝无效假设。下表总结了对结果的解释。 软件实现 随便搜索一下,就发现三个软件可以实现全局莫兰指数的计算: ...
我们可以在读取的csv数据中创建新的列,并连接到shp数据上,将局部的莫兰指数重新进行展示。 代码参考 如果局部莫兰指数(Local Moran's I)的值大于1,这通常是一个不寻常的情况,因为莫兰指数的范围应该是介于 -1 和 1 之间。值得注意的是,莫兰指数的理论范围限定了它的取值,因此超出这个范围可能意味着以下几种情况...
Moran's I 。 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。
空间自相关 Moran I 指数:揭秘要素的空间分布模式 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 ...
通常,Global Moran's I 指数介于 -1.0 到 1.0 之间。是仅仅有对我们权重进行了行标准化(行标准化的意思。就是在做空间距离矩阵的时候,对矩阵中的每一行,求和后。每一个元素除以所在行元素之和这样的标准化操作)时才会这样。假设没有对权重进行行标准化处理,则指数值可能会落在-1.0 到 1.0 的范围之外。这表...
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（...
莫兰指数(Moran's I)是一种用于衡量空间自相关性的统计方法,其主要用途是分析地理数据中的空间聚集或分散程度。莫兰指数可以帮助我们了解数据是否表现出空间集聚的趋势,即相似值是否在地理空间上彼此聚集。 莫兰指数通过比较每个地理单元与其周围相邻单元之间的变量值来计算。它利用观测值、权重矩阵和方差来计算一个综合...
1、全局莫兰指数的公式: 2、刚才讨论了。莫兰指数通常是在-1——1之间,那么有时候突然算出来超出这个区间的数据。是怎么回事呢?是不是软件出了bug? 答案是和软件bug无关。 通常,Global Moran's I 指数介于 -1.0 到 1.0 之间。 是仅仅有对我们权重进行了行标准化(行标准化的意思。就是在做空间距离矩阵的时...