地理加权回归和莫兰指数

地理加权回归和莫兰指数
地理加权回归（GWR）是一种空间分析方法，用于研究空间数据的非平稳性，即空间关系随地理位置的变化而变化。

GWR通过在每个地理位置上拟合一个局部回归模型来捕捉这种空间变化，从而提供更准确的预测和解释。

莫兰指数（Moran's I）是一种用于量化空间自相关的统计指标。

空间自相关是指相邻空间位置上的观测值之间的相关性。

莫兰指数的值介于-1和1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，接近0则表示无空间自相关。

通过计算莫兰指数，可以评估空间数据是否存在聚集、离散或随机分布的模式。

地理加权回归和莫兰指数在空间分析中都起着重要作用。

地理加权回归可以帮助我们理解空间关系如何随地理位置而变化，而莫兰指数则可以用来检验这种变化是否具有统计显著性。

在实际应用中，可以将两者结合起来使用，先用莫兰指数检测空间自相关的存在，然后应用地理加权回归来进一步探索空间关系的非平稳性。