三种Moran's I(空间自相关性) 之我见

2024-03-05 17:38

本文主要是介绍三种Moran's I(空间自相关性) 之我见,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 

空间自相关性的计算指标有全局莫兰指数,局部莫兰指数,现在又有一个二元局部莫兰指数。具体定义和解释,我不做介绍了,可以参见相关书籍,如《空间分析教程》,或者大虾卢的博客,或者局部莫兰指数创造者LUC院士团队发明的GEODA软件的官网http://geodacenter.github.io/documentation.html

我现在有两个变量Xi 和Yi

(1)全局莫兰指数

        输入变量只能是单变量,Xi和Yi取其一,假设输入Xi,

        输出的结果是Xi在空间是否聚集,无法输出聚集地在哪

(2)局部莫兰指数

         输入变量也是单变量,Xi和Yi取其一,假设输入Xi,

        输出结果是,对于每一个Xi,都有一个结果,结果是以下五种结果之一:“高-高”聚集,“低-低”聚集,“高-低”异常,“低-高”异常,不显著。

        比如对于X1输出的是“高-高”,这个意思是X1是高值区,而它地理空间周围的Xi也是高值区。

(3)二元局部莫兰指数

     输入变量也是双变量,Xi和Yi,以Xi为第一变量,以Yi为第二变量,

     输出结果是,是针对第一变量来说的,对于每一个Xi,都有一个结果,结果是以下五种结果之一:“高-高”聚集,“低-低”聚集,“高-低”异常,“低-高”异常,不显著。

     比如对于X1输出的是“高-高”,这个意思是X1是高值区,而它地理空间周围的Yi也是高值区。

    这个的解释,我是根据GEODA的GITHUB主页上的解释理解的,不知是否正确,我在一篇暂未发表的文献上见别人用了这个方法。希望与了解这个方法的大神讨论。

这篇关于三种Moran's I(空间自相关性) 之我见的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/777298

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