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=...
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...
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...
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...
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...
（1）莫兰指数详解 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...
Anselin Local Moran's I: 聚类和异常值分析完整修正篇 整体数据的结论,也就是所谓“全局莫兰指数(GlobeMoran'sI)”,也就说,不管我给你多少数据,最后你就吐出一个来给我!这算神马!当然,从名字上来看,全局数据嘛,有...神奇的地方。首先,他还是会计算各种常规的指数,比如Moran'sI以及P值Z得分啥的,但是他是...
Moran I指数的计算公式为:Moran's I = Σ(i=1, n) (zi - z̄) (zj - z̄) / W(i,j) Σ(i=1, n) (zi - z̄)^2,其中zi是第i个要素的值,z̄是要素值的平均值,W(i,j)是第i个要素和第j个要素之间的空间权重,n是要素总数。空间权重矩阵W(i...
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...