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...
经过标准化以后，Moran's I的值域是-1到1之间，其中1表示完全地『近朱者赤、近墨者黑』，而-1表示...
(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,说明不存在空间自相关性) (3)p值:假设...
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。 解读莫兰指数的时候,需要有P值和Z得分来判定,P值小于0.05(通过95%置信度检验),且Z得分超过临界值1.65(拒绝零假设设定的阈值);Z分数...
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...
5、Moran’s I检验的P值 计算结果查看(P值为0.001<0.05),0.006的意思是蒙特卡洛模拟999次和真实分布1次所有moran‘I中,真实分布的moran'I在一千个中排名第1。 6、OLS模型估计 统计量结果解释: >> 回归分析 --- SUMMARY OF OUTPUT: ORDINARY LEAST SQUARES ESTIMATIONData set : columbus Dependent Variable...
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...
Moran's I是一种常见的空间统计量，用于衡量一个区域内的变量与其邻域的相似程度。然而，它并未直接处理空间效应，这正是空间滞后模型的补充之处。空间滞后模型通过引入空间权重矩阵，考虑了邻域间的相互作用，使得我们能够更准确地估计和控制空间依赖性的影响。与Moran's I的区别在于，Moran's I侧重于...
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...