网格矢量如何计算莫兰指数 引言 遇到一个问题，计算矢量网格的莫兰指数。 概念解释 莫兰指数 莫兰指数（Moran’s Index）是一种空间自相关指标，用于衡量空间数据的相似性和聚集程度。它可以用来描述一个区域与其邻近区域之间的属性值的相关性。莫兰指数的取值范围通常在-1到1之间。 当莫兰指数接近1时，表示空间数据呈现出正相关，即相似的值倾向于聚集在一起。当莫兰指数接近-1时，

CSDN的被爬虫专用声明：虾神原创，公众号\知乎：虾神说D 转发、转载和爬虫，请主动保留此声明。 上次我们简单的介绍了一下学渣莫兰同学的逆袭之旅，梦想成为一个数学家的他最后阴差阳错的成为了一个统计学家，所以虾神不禁陷入沉思： 好了，不说数学了，我们今天继续来说莫兰指数。 我们先来看看莫兰指数的原理。 先看看下面这样一个属性数据的相关分析图，假设这是四个城市的房价数据—— 当北京连续三个月上升的

1. 空间分析与POI 1.1. 什么是POI POI是“Polnt of Information”的缩写，中文可以翻译为“信息点”。POI是地图上任何非地理意义的有意义的点，如商店、酒吧、加油站、医院、车站等。这些点通常包括名称、类别、经纬度和地址等基本信息。此外，POI数据还可以进一步扩展，包括营业时间、联系电话、人均消费等信息，以满足不同应用场景的需求。 POI数据的应用场景非常广泛，

在上篇中，我们详细地阐述了全局莫兰指数(Global Moran’I)的含义以及具体的软件实操方法。今天，就来进一步地说明局部莫兰指数(Local Moran’I)的含义与计算。         首先说明一下进行局部相关分析的必要性： 在全局相关分析中，如果全局莫兰指数显著，我们即可认为在该区域上存在空间相关性。但是，我们还是不知道具体在哪儿些地方存在着空间聚集现象。这个时候就

在了解空间权重矩阵的相关知识后，再展开对空间相关分析的学习就会变得轻松许多。而在空间相关分析中，全局相关分析和局部相关分析是比较常用的两个方法。今天，就来分享一下全局相关分析的有关知识。 目录 一、公式说明二、深入理解三、Moran'I指数检验四、R和Geoda计算莫兰指数（1）R（2）Geoda 一、公式说明         在全局相关分析中，最常用的统计

《神探夏洛克》第三季第一集中提到“思维殿堂”，其实指的就是记忆宫殿。讲述了一个名叫莫兰勋爵在地铁走失的案子，这里简单给大家罗列以下破案信息： 订阅报纸的男人、伦敦养狗的女人、穿着黑色运动的非裔女人、松木、云杉、雪松、新樟脑球、碳微粒、烧伤、炫耀、火车、转盘、开膛手杰克著的《我的手法》、威斯敏斯特、圣詹姆斯、苏门答腊路等16个信息。 我们可以这样记忆： 首先选择使用自己的记忆宫殿来记忆前十个,其他作