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 +
Moran的i方法计算公式如下: I = ∑(ni * nj * ρij) / ∑(ni * ∑nj) 其中,I表示Moran"s I指数,ni和nj分别表示区域i和区域j的属性值,ρij表示区域i和区域j的属性值之差,∑表示求和。 Moran的i方法的取值范围在-1到1之间。当I>0时,表示空间要素正相关;当I<0时,表示空间要素负相关;当I=0时,...
Moran's I指数的定义是: I=∑i=1N∑j=1N(x(i)-x)(x(j)-x)/SxxWij 其中,x(i)表示第i个空间单元内的变量值,x表示变量值的总和,SxxWij表示wij的空间权重值与变量值变化幅度的乘积之和。 Moran's I指数在地理空间数据分析中有广泛的应用。它可以用来评估数据集中空间变量的空间相关性,以及地理空间环境...
可以用半变异函数检验semi-variogram,计算公式如下: γ(h)=12n(h)∑n(h)s=1[x(s)−x(s+h)]2γ(h)=12n(h)∑s=1n(h)[x(s)−x(s+h)]2 式中,n(h)n(h)为距离为hh的点对数。 详解Moran′sIMoran′sI检验 Moran′sIMoran′sI指数是为了检验空间的自相关性。如果I>0I>0,则说明空间正相...
莫兰指数(Moran's I)是衡量空间数据自相关性的核心统计指标,用于评估空间数据的分布模式及其关联性。其取值范围为-1到1,正值表示空
Moran's I[1] 在协方差公式基础上的主要创新在于通过邻接矩阵[2]来确定点集中的点在空间上的邻接关系。为了简化问题,接下来定义邻接权重为二值(非0即1,0为不邻接,1为邻接),这时Moran's I 表示只计算具有空间邻接关系的点的协方差。 第一步:邻接矩阵 邻接矩阵是怎么确定点的邻接关系呢?下面举个例子。 图...
莫兰指数moran’s i的计算公式如下: moran’s i = (n / W) * [(Σ(i=1 to n) Σ(j=1 to n) wij * (xi - x_mean) * (xj - x_mean)) / Σ(i=1 to n) (xi - x_mean)²] 其中,n表示实体的数量,W表示空间相邻权重矩阵的总和,wij表示实体i和实体j之间的相邻权重,xi表示实体i的值...
接下来,我们可以利用空间权重矩阵来计算 moran's i 统计量。moran's i 统计量的计算公式如下: moran's i = (n / W) * (ΣΣwij * (xi - x̄) * (xj - x̄)) / Σ(xi - x̄)² 其中,n 为样本数量,W 为所有权重值的总和,wij 为城市 i 和城市 j 之间的空间权重,xi 表示城市 i...
因为自己是地理学出身,选择从地理学入手会比较便于举例子说明,经济学和计算机矩阵是理解中的应用和计算方面的体现。因为对那两个方向不是很熟悉,也就作为莫兰指数的剩余篇。 直接调用公式,只是计算的表现,会调用公式不一定理解公式背后的思想。但想把一种思想说明白确实不是一件简单的事情(某位老师曾经的告诫)。