Moran'sI指数是一种用于空间数据分析的统计指标,用于衡量空间相关性的强度和方向。该指数通常用于地理信息系统和地理统计学中,帮助研究人员了解特定地理区域内不同地点之间的相似性和差异性。 Moran's I指数的值介于-1和1之间,其中负值表示负相关性,正值表示正相关性。值越接近-1或1表示相关性越强,而值越接近0则...
? Moran‘s I 0表示空间正相关性,其值越大,空间相关性越明显,Moran‘s I 0表示空间负相关性,其值越小,空间差异越大,否则,Moran‘s I = 0,空间呈随机性。 ? 这里需要注意一下啊,空间差异和空间异质性是不同的概念。 ? 空间差异(spatialdisparity)是指不同地域范畴因为(社会、经济等)发展水平及其结构不...
单纯就morans数来说江苏省为正相关湖北省为负相关且江苏省指数的绝对值009大于湖北省指数的绝对值007说明江苏省的空间相关性相对大于湖北省人口分布的空间相关性 Morans I指数:Spatial Statistics Tools--AnalyzingPatterns--SpatialAutocorrelation(MoransI),可选择距离的倒数或距离的平方的倒数等作为权重,在此选择距离的...
该文主要编程实现了基于各个方向距离的权重矩阵的全局 Moran’sI 指数的计算;并基于随机生成的灰度图像设计实验,通过不同属性值的替代和权重距离的变化计算和分析全局Moran’sI指数,验证其探测聚集性的敏感程度。关键词:空间自相关;空间权重矩阵;随机灰度图;... ...
Moran's 指数值。 双精度型 ZScore z 得分。 双精度型 PValue p值。 双精度型 Report_File 带有结果的图形汇总的 HTML 文件。 文件 代码示例 空间自相关 (SpatialAutocorrelation) 示例 1(Python 窗口) 以下Python 窗口脚本演示了如何使用SpatialAutocorrelation工具。
结果分析:属性表里面生成各区县对应的局部MoranI指数以及对应的统计值Z和显著性水平P值,MoranI指数为正且Z值为正并且在显著性水平=0.05的条件下通过检验的区域相似值(高值与低值)趋于空间集聚,如下表:满足这一条件的区县包括大渡口区、九龙坡区、南岸区、渝中区、江北区、渝北区、沙坪坝区、北碚区、在空间上表现...
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) ...
局部Moran’s I的尺度依赖性
莫兰尼津斯基指数(Moran's I Index)是用来衡量空间自相关性的一个统计量,常常用于地理信息系统和生态学等领域的统计分析 2楼2023-12-16 09:24 回复 Nosoul 它反映了某一特定取样区观测值的分布散度特性,通过与全局模式相比较来寻找潜在的集群区域并测量其一致性程度 3楼2023-12-16 09:24 回复 Nosoul ...