第八讲 空间自相关分析
空间统计-空间自相关分析
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空间自相关分析1.1 自相关分析空间自相关分析是指邻近空间区域单位上某变量的同一属性值之间的相关程度,主要用空间自相关系数进行度量并检验区域单位的这一属性值在空间区域上是否具有高高相邻、低低相邻或者高低间错分布,即有无聚集性。
若相邻区域间同一属性值表现出相同或相似的相关程度,即属性值在空间区域上呈现高(低)的地方邻近区域也高(低),则称为空间正相关;若相邻区域间同一属性值表现出不同的相关程度,即属性值在空间区域上呈现高(低)的地方邻近区域低(高),则称为空间负相关;若相邻区域间同一属性值不表现任何依赖关系,即呈随机分布,则称为空间不相关。
空间自相关分析分为全局空间自相关分析和局部空间自相关分析,全局自相关分析是从整个研究区域内探测变量在空间分布上的聚集性;局域空间自相关分析是从特定局部区域内探测变量在空间分布上的聚集性,并能够得出具体的聚集类型及聚集区域位置,常用的方法有Moran's I 、Gear's C 、Getis 、Morans 散点图等。
1.1.1 全局空间自相关分析全局空间自相关分析主要用Moran's I 系数来反映属性变量在整个研究区域范围内的空间聚集程度。
首先,全局Moran's I 统计法假定研究对象之间不存在任何空间相关性,然后通过Z-score 得分检验来验证假设是否成立。
Moran's I 系数公式如下:112111()()I ()()n nij i j i j n nnij i i j i n w x x x x w x x =====--=-∑∑∑∑∑(式 错误!文档中没有指定样式的文字。
-1)其中,n 表示研究对象空间的区域数;i x 表示第i 个区域内的属性值,j x 表示第j 个区域内的属性值,x 表示所研究区域的属性值的平均值;ij w 表示空间权重矩阵,一般为对称矩阵。
Moran's I 的Z-score 得分检验为:Z =式 错误!文档中没有指定样式的文字。
空间自相关和空间自回归
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空间自相关和空间自回归空间自相关和空间自回归是地理信息科学中常用的两种空间分析方法。
它们都是基于空间数据的统计分析方法,可以用来研究空间数据的空间相关性和空间自回归效应。
本文将分别介绍这两种方法的原理和应用。
一、空间自相关空间自相关是指空间数据中不同位置之间的相关性。
它可以用来研究空间数据的空间分布规律和空间聚集程度。
空间自相关的常用指标是Moran's I系数,它可以用来衡量空间数据的全局自相关性。
Moran's I 系数的取值范围为-1到1,其中-1表示完全负相关,0表示无相关性,1表示完全正相关。
当Moran's I系数大于0时,说明空间数据存在正相关性,即相似的值更可能出现在相邻的位置上;当Moran's I系数小于0时,说明空间数据存在负相关性,即相似的值更可能出现在远离的位置上。
空间自相关的应用非常广泛,例如在城市规划中可以用来研究不同区域之间的发展差异和空间分布规律;在环境科学中可以用来研究污染物的空间分布规律和传播途径;在农业生态学中可以用来研究农作物的空间分布规律和生长状态等。
二、空间自回归空间自回归是指空间数据中不同位置之间的相互影响。
它可以用来研究空间数据的空间依赖性和空间异质性。
空间自回归的常用模型是空间滞后模型和空间误差模型。
空间滞后模型是指当前位置的值受到相邻位置的值的影响,它可以用来研究空间数据的空间依赖性。
空间误差模型是指当前位置的值受到相邻位置的误差的影响,它可以用来研究空间数据的空间异质性。
空间自回归的应用也非常广泛,例如在经济学中可以用来研究不同地区之间的经济联系和空间溢出效应;在社会学中可以用来研究不同社区之间的人口流动和社会联系;在生态学中可以用来研究不同生态系统之间的相互作用和生态效应等。
总之,空间自相关和空间自回归是地理信息科学中非常重要的两种空间分析方法。
它们可以用来研究空间数据的空间相关性和空间自回归效应,为我们深入理解空间数据的空间分布规律和空间依赖性提供了有力的工具。
第八讲增量空间自相关
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那么怎么选择一个合适的距离的?
回顾空间自相关及其指数
莫兰指数
这个算法其实与上一篇文章讲的多距离空间聚类方法很像,就是通 过不同的距离进行迭代计算,然后对计算出来的值进行比较,最后 给出迭代计算结果的建议。
所以,如果你的数据分析,只关心 空间位置,那么实际上没必要使用 这个工具,用多距离聚类分析就行 了,但是如果你关注的除了空间位 置以外,还需要关心数据属性的话, 就有必要采用这个工具了。另外需 要说明的是,参与计算的属性值, 一般是数字类型的值。
第八讲 增量空间自相关
王德辉
点数据的密度计算,是一个很常用的分析方式,在计算密度的时候,最令人 头痛的是如何去确定密度的距离,也就是密度收集区域的半径。
距离,又见距离!
• 不同的情况下,分析空间数据对使用的距离是非常敏感的。对于 不同的分析,使用的距离也是不同的。比如你要计算人的活动区 域热点,步行的话,一般不会超过3公里,而骑自行车,就变成 了5-10公里了。
然后进行核密度计算:其中,602和699,是两个明显的峰值,也就是表示在 这两个值,空间统计值是最显著的。
所谓的聚类,指 的是让同类间差 别最小,不同类 之间差别最大, 所以我们可以对 比一下标成红色 的的两个图, 602和699,他们 明显处于核密度 曲线值变异的关 键拐点上面,这 也是我们使用这 个工具,进行点 数据分析之前进 行探索时候的主 要作用。
如何读取这个表呢,我们逐个来解释: 首先看自由度,自由度就是指你受约束的程度,我们都知道,受约 束的情况,是随着条件越多,自由就越少,这里的自由度也是一样 的,自由度数值越大,表示约束越多。 自由度的计算,一般是n-m-1,n表示你的样本数量,我们这里的样 本数量是24个,m是因子数(m元回归),我们这里用一个值对比 一个值,所以就是一元回归,所以我们的自由度 = 24 -1-1 = 22 。
空间自相关分析与犯罪热点识别
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空间自相关分析与犯罪热点识别犯罪问题一直是社会关注的焦点之一。
随着城市化进程的加快和人口的快速增长,犯罪案件在城市中的分布呈现出明显的空间集聚现象。
了解犯罪热点的分布特征并准确识别热点区域,对于制定有效的犯罪预防和打击策略具有重要意义。
本文将介绍空间自相关分析的基本原理及其在犯罪热点识别中的应用。
一、空间自相关分析的基本原理空间自相关分析是一种统计方法,用于衡量地理空间上相邻地区之间的相似性和自相关性。
它能够帮助我们发现和理解地理现象的空间模式和关联程度。
常用的空间自相关指数有Moran's I指数和Geary's C指数等。
Moran's I指数是最常用的空间自相关指数之一。
它通常用来衡量地理现象的全局空间自相关程度。
其计算公式如下:I = n * ∑(wij * (xi - x)(xj - x)) / S0 * ∑(xi - x)^2其中,n是地理单元的数量,wij是地理单元i和j之间的空间权重,xi和xj是地理单元i和j上的变量值,x是变量的均值,S0是变量的方差。
Geary's C指数则衡量了地理现象的局部空间自相关程度。
其计算公式如下:C = (n - 1) * ∑(wij * (xi - xj)^2) / 2 * S0^2其中,n是地理单元的数量,wij是地理单元i和j之间的空间权重,xi和xj是地理单元i和j上的变量值,S0是变量的方差。
二、空间自相关分析在犯罪热点识别中的应用空间自相关分析在犯罪热点识别中有着广泛的应用。
通过计算犯罪数据的空间自相关性,可以帮助我们确定是否存在犯罪的空间集聚现象,并定位犯罪热点区域。
在进行犯罪热点识别时,首先需要获取犯罪数据和地理边界数据。
犯罪数据可以是某一时间段内的犯罪案件记录,地理边界数据可以是行政区划或其他地理单元。
接下来,需要计算地理单元之间的空间权重。
空间权重的计算可以基于距离、邻近关系或其他相关指标。
常用的空间权重矩阵包括邻接矩阵、距离矩阵和K近邻矩阵等。
空间相关和空间自相关
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空间相关和空间自相关以空间相关和空间自相关为题,本文将探讨空间相关的概念、应用以及空间自相关的原理和作用。
一、空间相关的概念和应用空间相关是指在地理空间中,不同地点之间存在的相关性。
它是地理学中一个重要的概念,用于描述地理现象在空间上的分布规律和相互关系。
空间相关的研究对于理解地理现象、预测未来趋势以及制定相应的管理和决策非常重要。
空间相关有两种基本形式:正相关和负相关。
正相关表示两个地点的特征值在空间上呈现相似的分布规律,即一个地点的特征值的增加或减少与另一个地点的特征值的增加或减少是同步的。
负相关则表示两个地点的特征值在空间上呈现相反的分布规律,即一个地点的特征值的增加或减少与另一个地点的特征值的增加或减少是相反的。
空间相关的应用广泛,例如在城市规划中,可以利用空间相关分析来确定不同区域的发展趋势和相互关系,从而为城市的合理布局和规划提供科学依据。
在环境保护领域,可以利用空间相关研究分析不同地区的环境污染程度和相互影响,以制定相应的环境保护政策和措施。
在农业生产中,可以利用空间相关分析来确定不同地区的土壤质量和适宜作物的种植,从而提高农业生产的效益。
二、空间自相关的原理和作用空间自相关是指地理现象在空间上的自相关性。
它是空间统计学中的一个重要概念,用于描述地理现象在空间上的自我关联程度。
空间自相关的研究对于揭示地理现象的内在规律和空间结构,以及解释地理现象的空间分布和相互作用机制非常重要。
空间自相关的原理基于地理现象的空间分布规律和相互作用机制。
如果一个地理现象在空间上呈现出聚集的分布规律,即相似的特征值更有可能在空间上相邻地点之间出现,那么可以说这个地理现象具有正的空间自相关。
反之,如果一个地理现象在空间上呈现出分散的分布规律,即相似的特征值更有可能在空间上远离的地点之间出现,那么可以说这个地理现象具有负的空间自相关。
空间自相关的作用是揭示地理现象的空间结构和相互作用机制。
通过空间自相关分析,可以确定地理现象的空间分布规律和相互关系,从而为地理现象的研究和解释提供依据。
空间自相关分析与城市发展
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空间自相关分析与城市发展随着城市化的快速发展,城市规模和人口数量不断增加,城市内部各个区域的发展状况也呈现出巨大差异。
为了更好地理解和解决城市发展中的问题,空间自相关分析成为了一种重要的研究工具。
本文将介绍空间自相关分析的概念和方法,并探讨其在城市发展研究中的应用。
一、空间自相关分析概述空间自相关分析是一种用于测量和描述空间数据之间相互关联程度的统计方法。
在城市发展研究中,我们通常关注的是各个区域之间的空间关系,如某一指标在空间上的分布是否呈现出聚集或离散的趋势,以及这种趋势的强度和方向。
而空间自相关分析正是帮助我们揭示和量化这些空间关系的有效工具。
二、空间自相关分析方法1. 空间权重矩阵的构建在进行空间自相关分析之前,我们首先需要构建空间权重矩阵,该矩阵用于表示各个区域之间的空间关系。
常用的空间权重矩阵有邻近矩阵和距离矩阵两种形式。
邻近矩阵用于描述某个区域与其相邻区域之间的关系,而距离矩阵则表示各个区域之间的距离远近。
2. 空间自相关指标的计算在构建好空间权重矩阵后,我们可以利用其进行空间自相关指标的计算。
常用的空间自相关指标有:Moran's I、Geary's C 和Getis-Ord Gi* 等。
Moran's I 用于揭示空间分布的整体相似程度,Geary's C 用于描述空间集聚或离散的程度,Getis-Ord Gi* 则可以帮助我们发现空间集聚现象的热点区域。
三、空间自相关分析在城市发展研究中的应用1. 城市发展趋势的探索通过对城市的各个区域进行空间自相关分析,可以揭示出城市内部发展的趋势和特征。
例如,可以通过计算不同区域的经济发展水平之间的空间自相关指标,分析出城市经济发展的集聚区和边缘区,为城市规划和区域发展提供科学依据。
2. 城市区域间的差异分析通过对城市内部各个区域的发展状况进行空间自相关分析,可以帮助我们了解城市区域间的差异程度和空间联系情况。
第八章 自相关课件
![第八章 自相关课件](https://img.taocdn.com/s3/m/c42d87654a35eefdc8d376eeaeaad1f34793116d.png)
2、用 对原模型进行差分变换得:
Yt * = Yt p Yt-1 Xt * = Xt pXt-1
得 Yt * = ao + b1 Xt * + Vt 用OLS法来求得参数估计值 a^o 和 b^1
b^o = a^o / (1 p^ )
此外求得估计值还有其它方法:
第五节 广义最小二乘法
1 、当模型存在自相关和异方差时, OLS参数 估计值的优良性质将不存在。
第四节 案例:中国商品进口模型
经济理论指出, 商品进口主要由进口国的经 济发展水平,以及商品进口价格指数与国内价格 指数对比因素决定的。
由于无法取得中国商品进口价格指数,我们 主要研究中国商品进口与国内生产总值的关系。
(下表)。
1. 通过OLS法建立如下中国商品进口方程:
(2.32) (20.12)
取 =5% ,DW>du=1.66(样本容量:22)
表明:广义差分模型已不存在序列相关性。 可以验证: 仅采用1阶广义差分,变换后的模
型仍存在1阶自相关性;
采用3阶广义差分,变换后的模型不再有自相 关性,但AR[3]的系数的t值不显著。
表明: 存在正自相关;但ět-3的参数不显著,说 明不存在3阶序列相关性。
3、运用广义差分法进行自相关的处理
(1)采用杜宾两步法估计p 第一步,估计模型
(1.76) (6.64) (- 1.76)
(5.88) (-5. 19)
第二步,作差分变换:
(5.30)
则M*关于GDP* 的OLS估计结果为:
{ }ii 1 因此随机项方差不全相同, 2、随机项存在自相关
矩阵 的非主对角线元素不全为 0,即
2 i
2
{ }ij
空间统计-空间自相关分析
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空间自相关分析1.1 自相关分析空间自相关分析是指邻近空间区域单位上某变量的同一属性值之间的相关程度,主要用空间自相关系数进行度量并检验区域单位的这一属性值在空间区域上是否具有高高相邻、低低相邻或者高低间错分布,即有无聚集性。
若相邻区域间同一属性值表现出相同或相似的相关程度,即属性值在空间区域上呈现高(低)的地方邻近区域也高(低),则称为空间正相关;若相邻区域间同一属性值表现出不同的相关程度,即属性值在空间区域上呈现高(低)的地方邻近区域低(高),则称为空间负相关;若相邻区域间同一属性值不表现任何依赖关系,即呈随机分布,则称为空间不相关。
空间自相关分析分为全局空间自相关分析和局部空间自相关分析,全局自相关分析是从整个研究区域内探测变量在空间分布上的聚集性;局域空间自相关分析是从特定局部区域内探测变量在空间分布上的聚集性,并能够得出具体的聚集类型及聚集区域位置,常用的方法有Moran's I 、Gear's C 、Getis 、Morans 散点图等。
1.1.1 全局空间自相关分析全局空间自相关分析主要用Moran's I 系数来反映属性变量在整个研究区域范围内的空间聚集程度。
首先,全局Moran's I 统计法假定研究对象之间不存在任何空间相关性,然后通过Z-score 得分检验来验证假设是否成立。
Moran's I 系数公式如下:112111()()I ()()n nij i j i j n nnij i i j i n w x x x x w x x =====--=-∑∑∑∑∑(式 错误!文档中没有指定样式的文字。
-1)其中,n 表示研究对象空间的区域数;i x 表示第i 个区域内的属性值,j x 表示第j 个区域内的属性值,x 表示所研究区域的属性值的平均值;ij w 表示空间权重矩阵,一般为对称矩阵。
Moran's I 的Z-score 得分检验为:Z =式 错误!文档中没有指定样式的文字。
第八讲 空间自相关分析
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2.4
0.7
0.3 -1.4
3.8
2.1
0.6 -1.1
n=6
58 10.2
1.7
(X X )2
0.81 1.44 0.49 1.96 4.41 1.21
10.32
5
Calculations for Moran’s Spatial Autocorrelation Coefficient I
Join Number
Positive values imply clustering.
After converting the observed I to a standard normal deviate, its significance can be assessed by reference to a table of critical values.
14
Randomization
Substituting values into the formula we get:
The equation for the standard deviation of this value is:
I
6 9
(62 3 18)
3*92
6*58
7
Significance
The significance test involves calculating the standard normal deviate from the calculated value of I, the expected value I, and its standard deviation.
Randomization: The question asked is “given a particular set of values X, what is the possibility that they could have been arranged in the observed way by chance? The null hypothesis is that the spatial distribution is random.
空间自相关分析
![空间自相关分析](https://img.taocdn.com/s3/m/92b1d47c27284b73f242509f.png)
区及近郊区居住房屋分布图以及城市基础地理信息数
据等空间数据&其中!人口普查数据由人口统计部门
提供!最小统 计 单 元 为 社 区 管 委 会 $村%!数 据 存 储 为
(87M3@数据库 CEN格式#空间数据 由 相 关 部 门 测 绘 而 成!可满 足 ;f>### 比 例 尺 制 图 精 度! 数 据 格 式 为 E7N?GP2的I7H格式&本研究的主要工作内容可 以分 为 两部分""人口统计数据的空间化处理!即人口景观 密度的计算##基于地统计学的人口分布空间自相关 分 析 & 数 据 处 理 及 分 析 的 详 细 技 术 路 线 见 图 ;& !"!"!!人口景观密度的计算!本研究所采 用的 人 口密 度为人口景观密度!类似于生态学研究中的种群密度!
!!为反映 采 样 尺 度 对 城 市 人 口 分 布 空 间 自 相 关 性 的 影 响! 网 格 的 边 长 包 含 ;##E 至 ;###E;# 种 & 按 照 景 观 生 态 学 的 方 式 ! 本 文 把 网 格 的 边 长 称 为 粒 度 $L87?G!&%& !"!"@!基于地统计学的空间自相关分析!地统计学$&@2FI7I?FI?MF%!亦称地质统计 学!于 上世纪<#年代末由南 非 地 质 学 家 V4&4^8?L@和 ,4040?MT@3等 提 出 后 开 始 形 成& 地 统 计 学以区域化变量理论为基础!研究那些分布于空间中并显示出一定结构性和随机性的现
城市人口分布的空间自相关分析
&&&以沈阳市为例
杜 国 明;!!!张 树 文;!张 有 全;!!
空间自相关结果的地理解释
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空间自相关结果的地理解释1. 什么是空间自相关?嘿,大家好!今天我们聊聊一个听上去很高大上的概念——空间自相关。
别担心,我会把它讲得简单易懂。
简单来说,空间自相关就是指某些现象在地理空间上的相似性。
比如说,你发现一个小镇上房价高的地方,周围的房子价钱也往往不低,这就是空间自相关在起作用。
它告诉我们,地理位置并不是孤立的,周围环境会影响到某个地方的特征。
1.1 空间自相关的日常例子想象一下,你在一个社区里走,发现那里的咖啡店生意火爆,路边的餐馆也是人来人往,大家都在那儿热热闹闹。
这就是空间自相关的一个小例子。
这里的人们喜欢聚集在一起,形成了一种热闹的氛围。
再比如,你在一个城市的某个区域看到很多绿色公园,那么这个区域的居民可能更注重生活质量,喜欢在自然中放松。
也就是说,地理特征相互影响,造成了这种聚集的现象。
1.2 空间自相关的重要性那么,空间自相关有什么用呢?其实,这对我们理解和规划城市发展大有裨益。
通过分析不同地区的空间自相关性,城市规划师可以更好地决定哪里需要更多的公园、商店或是交通设施。
换句话说,这就像是在做一份地图,让我们知道哪里是“人流密集区”,哪里是“发展潜力区”。
在这些信息的帮助下,决策者可以做出更明智的选择,毕竟“事半功倍”总是令人向往的嘛!2. 空间自相关的分析方法好啦,接下来我们聊聊如何分析空间自相关。
这里有几个常用的方法,其中最常见的就是莫兰指数(Moran's I)。
这个名字听上去有点复杂,但实际上它的核心就是衡量某个特征在空间上的分布情况。
要是你发现某个区域的数值和周围区域的数值差不多,那莫兰指数就会给出一个高的值,反之则是低值。
2.1 莫兰指数的解释简单来说,莫兰指数就像是在打分,分数越高,表示你的邻居和你越像,反之则说明大家风格迥异。
就像你住的小区,大家都是喜欢种花的人,莫兰指数就会高;而在另一个小区,邻居们各有各的爱好,可能就显得有点“散乱”。
这样一来,决策者就能清晰地看到哪些区域是相对一致的,哪些区域则比较“各自为政”。
空间自相关;
![空间自相关;](https://img.taocdn.com/s3/m/e17f7eea6e1aff00bed5b9f3f90f76c661374ccf.png)
空间自相关;空间自相关是地理信息系统中的一个重要概念。
它是研究空间数据的相互依存关系的一种方法,利用统计学模型来揭示空间数据的空间自相关性,用于空间数据的空间模式识别和空间预测分析。
空间自相关与数据的空间分布和空间结构密切相关,可以帮助我们理解和预测自然和人类活动的空间分布及其影响,从而对地理空间信息的应用提供支持。
空间自相关的定义空间自相关指的是一个空间变量值的自我相关性。
它是用来描述相邻空间点之间相互影响程度的指标,表示空间上相邻点之间同一特征的值之间的相似程度。
空间自相关通常通过计算相关系数来衡量同一特征在空间上的相关性。
例如,如何判断一块土地上的植被分布,就需要通过分析该地区内不同处的植被变量之间的相关性程度,以及它们在空间上的分布特点。
空间自相关的应用空间自相关有广泛的应用,主要体现在以下几个方面:1. 空间自相关分析在分类和识别中的应用:空间自相关可以引出地理实体数据的空间分布和空间结构的信息,用于地物分类和识别。
通过对空间自相关的分析,可以掌握实体对象在空间上的相互依存关系,从而更准确地识别复杂的地物类型。
2. 空间自相关在地形分析和灾害研究中的应用:通过空间自相关研究山区地形上地貌变化的空间分布规律,可以更加深入地探究地表形态的变化、山体滑坡、地面沉降等生态环境问题。
在灾害研究中,空间自相关的分析有助于预测和识别自然灾害的潜在危险区域,可以提高灾害管理和应急救援的效果和准确性。
3. 空间自相关在城市规划和交通运输中的应用:空间自相关可以更加精确地描述城市规划和交通运输的发展模式和趋势,并为建立城市交通服务网络提供重要的决策基础。
空间自相关的分析可以帮助我们了解不同城市区域之间的相互依存性和交通通达性,为公共交通资源的合理使用提供科学依据。
空间自相关分析的方法在实际的地理空间数据分析过程中,我们需要依据不同的数据类型和分析需求,选择相应的空间自相关方法。
一般而言,空间自相关的分析方法包括以下几种:1. 基于空间距离的自相关分析方法:这种方法是指通过计算数据点之间的距离和权重系数来衡量它们之间的空间相互依存程度。
GIS算法空间自相关解析
![GIS算法空间自相关解析](https://img.taocdn.com/s3/m/4bbfe71c1ed9ad51f11df201.png)
全局Moran 统计量公式:
n n
n
wij xi x x j x
I i1 j1
nn
n
wij xi x 2
i1 j1
i 1
nn
wij (xi x)(x j x)
i1 ji
nn
S 2
wij
i1 ji
S 2 1
14. 5
22. 3
26. 9
28. 2
26. 5
21. 1
13. 4
4.6
-1.9
用导出公式
rxy
lxy lxx lyy
xi
yi
xi
n
y
i
xi2
xi
2
n
yi2
yi
2
n
相关系数计算表
月份 总和
比较一个城市内不同犯罪类型的分布模式 比较一个城市内不同时段的人口集中程度
Moran’s I 统计量
moran’s I 统计量度量空间自相关(要素属性 相近程度)的程度,它的计算不但考虑要素的 属性值而且还包括要素之间的距离。给定一系 列的要素和相应的属性值,它评估要素的分布 是否使集聚分布,离散分布还是随机分布。 Moran’s指数接近1表示集聚,接近-1表示离 散
5.32 3323.19
y2 22.09
5.29 19.36 174.24 408.04 585.64 676.00 605.16 380.25 156.25 16.00
7.84 3056.16
12.96 1.96
浅析空间自相关的内容及意义教学内容
![浅析空间自相关的内容及意义教学内容](https://img.taocdn.com/s3/m/5543256e68eae009581b6bd97f1922791688be28.png)
浅析空间自相关的内容及意义教学内容浅析空间自相关的内容及意义摘要:本文主要介绍了空间自相关的含义、测度指标及研究空间自相关的意义。
首先,明确空间自相关是检验某一要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标,揭示空间参考单元与其邻近的空间单元属性特征值之间的相似性或相关性。
其次,介绍用来测度空间自相关性的指标,可以分为全局指标和局部指标,常用的指标有:Moran’s I、Geary’s C和Getis-Ord G。
最后,进一步阐述了空间自相关的研究意义。
关键字:空间自相关;全局指标;局部指标The content and research significance of spatial autocorrelation analysis Abstract: In this paper, the content, the index and the research significance of spatial autocorrelation were analyzed. Firstly, the content of spatial autocorrelation is discussed. Spatial autocorrelation is related to the correlation of the same variables, and also can be used to measure the degree of concentration of the attribute value, in order to reveal the correlation between the space reference unit and its near unit, including global spatial autocorrelation and local spatial autocorrelation. Secondly, it analyzes the index of spatial autocorrelation, the main index included Moran’s I, Geary’s C and Getis-Ord G. Thirdly, this paper discussed the research signification of spatial autocorrelation analysis.Key words: spatial autocorrelation; global index; local index 0引言空间自相关是研究空间中某位置的观察值与其相邻位置的观察值是否相关以及相关程度的一种空间数据分析方法[1]。
空间自相关
![空间自相关](https://img.taocdn.com/s3/m/91963c07c950ad02de80d4d8d15abe23482f03d5.png)
空间自相关
空间自相关是指地理空间相邻位置之间的相关性。
它在地理信息系统、自然资
源管理、生态学等领域起着重要作用。
空间自相关的存在可以帮助我们更好地理解地理现象之间的关联性和空间分布规律,为决策和规划提供科学依据。
空间自相关的概念
空间自相关是指地理空间上相邻位置单位之间的相似性或相关性。
在地理学中,地点之间的邻近性往往意味着它们之间存在某种联系或影响。
空间自相关可以通过计算空间上不同地点之间的相似性指标来衡量,如Moran’s I 等统计方法。
Moran’s I 统计量是一种常用的空间自相关指标,它可以通过计算空间上点或区域之间的相
互关联性来表征空间分布的模式。
空间自相关的应用
在地理信息系统中,空间自相关常常用于地图分析、地理模型构建和区域规划
等方面。
通过研究地理现象之间的空间关联性,可以揭示地理现象背后的规律和机制,为环境保护、资源管理、城市规划等提供科学支持。
例如,在生态学中,研究生物种群分布的空间自相关性可以帮助我们了解生物
种群的迁移和扩散规律,帮助科学家保护生物多样性。
在城市规划中,空间自相关可以帮助规划者更好地了解不同区域之间的发展差异和联系,为城市的合理规划和发展提供依据。
总结
空间自相关是地理学、地理信息科学等领域常用的重要概念,它可以帮助我们
揭示地理现象之间的联系和规律。
通过研究空间自相关,可以更好地理解和探索地理空间的复杂性,为决策和规划提供科学依据。
希望通过对空间自相关的深入研究,可以更好地利用地理信息系统和地理空间数据,为人类社会的可持续发展提供支持。
空间相关和空间自相关
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空间相关和空间自相关空间相关和空间自相关是统计学中常用的概念,用于描述和分析数据中的空间结构和空间关联性。
本文将从理论和实际应用两个方面介绍空间相关和空间自相关的概念、计算方法以及在不同领域的应用。
一、空间相关和空间自相关的概念空间相关是指在空间中两个地点的数据值之间的相似程度。
空间自相关则是指数据自身在空间中的自相似性。
具体而言,空间相关和空间自相关是通过计算数据点之间的距离和差异来衡量的。
二、空间相关的计算方法常见的空间相关计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离等。
欧氏距离是最常用的距离计算方法,通过计算两个点之间的直线距离来衡量它们之间的差异。
曼哈顿距离则是通过计算两个点在坐标轴上的差值的绝对值之和来衡量它们之间的差异。
切比雪夫距离是通过计算两个点在坐标轴上的差值的最大值来衡量它们之间的差异。
三、空间自相关的计算方法空间自相关的计算方法包括全局自相关和局部自相关。
全局自相关衡量的是整个研究区域的空间自相关程度,常用的指标有Moran's I 和Geary's C等。
局部自相关则衡量的是每个点周围邻近点之间的空间关联性,常用的指标有Local Moran's I和Getis-Ord G等。
空间相关和空间自相关广泛应用于地理信息系统、环境科学、城市规划和社会学等领域。
在地理信息系统中,空间相关和空间自相关可以帮助研究者分析地理现象的分布规律和空间格局。
在环境科学中,空间相关和空间自相关可以用于分析环境污染的扩散和传播路径。
在城市规划中,空间相关和空间自相关可以帮助规划者评估城市发展的均衡性和可持续性。
在社会学中,空间相关和空间自相关可以用于分析社会现象的空间分布和空间关联性。
空间相关和空间自相关是统计学中重要的概念,用于描述和分析数据中的空间结构和空间关联性。
通过计算数据点之间的距离和差异,可以衡量空间相关和空间自相关的程度。
空间相关和空间自相关在地理信息系统、环境科学、城市规划和社会学等领域有着广泛的应用。
空间相关和空间自相关
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空间相关和空间自相关空间相关和空间自相关是统计学中常用的两个概念,用于描述数据之间的关系和变化趋势。
在统计学中,空间相关指的是两个或多个随机变量之间的相互关系,而空间自相关则是随机变量自身的变化趋势。
在地理学和地球科学中,空间相关和空间自相关也有着重要的应用。
地理学研究地理现象在空间上的分布和变化规律,而地球科学探索地球系统各个组成部分之间的相互作用。
空间相关和空间自相关的概念和方法为这些研究提供了重要的工具。
空间相关分析可以帮助我们理解地理现象的空间分布规律。
例如,研究城市人口密度分布的空间相关性可以揭示城市规模和人口分布的规律。
通过空间相关性分析,我们可以发现城市中心区域的人口密度往往比较高,而远离城市中心的地区人口密度逐渐减小。
空间相关性的分析结果可以为城市规划和资源配置提供科学依据。
空间自相关分析则可以帮助我们了解地理现象的变化趋势。
例如,研究气候变化的空间自相关性可以揭示不同地区气候变化的相似性。
通过空间自相关性分析,我们可以发现接近的地理区域在气候变化上往往具有较高的相似性,而相距较远的地理区域则可能存在较大的差异。
空间自相关性的分析结果可以为气候预测和适应性调整提供参考。
空间相关和空间自相关的分析方法有很多种。
其中常用的方法包括空间协方差函数和空间相关图。
空间协方差函数可以量化随机变量之间的相关程度,而空间相关图可以直观地展示随机变量的空间分布和变化趋势。
空间相关和空间自相关的研究不仅在学术领域有重要价值,在实际应用中也具有广泛的应用前景。
例如,在城市规划中,空间相关分析可以帮助规划师合理规划城市布局和交通网络;在环境保护中,空间自相关分析可以帮助决策者制定合理的环境政策和资源管理措施。
空间相关和空间自相关是统计学、地理学和地球科学中重要的概念和方法。
它们能够帮助我们理解地理现象的分布和变化规律,为决策和规划提供科学依据。
通过深入研究空间相关和空间自相关,我们可以更好地认识和探索我们的世界。
空间自相关分析的一些关键问题
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< 一>权重计算权重的方法有很多种~ARC/NOF可以自动生成拓扑关系,可以自动生成多边形地图的连接矩阵(空间权重矩阵的生成方法分析与实验①)倒数法1 二进制矩阵算法t 1 i与j相邻j = j或f " jj彳、相邻2二迅耐瓦旳邪琰任概念红Cliff W O rd IT' 展也叫引入了对两个空间单元的潜在相互影响的总体测度,即采用空间权重矩阵W =也称为ClifFO rd 权重矩阵口一般形式为:疔厂[心丁…[&丁⑵其中,血代表空间单元i和J之间的距离,為为> 单元被J单元共享的边界的长度占i单元总边界长度的比例,0(和&为参数。
3单元的相对面积⑷,给出IF帝的定义为:W ti- dy 90L- • /<i (3)其屮,几是对应的:进制连接矩阵元素,即取值为1 或0;伽是单元/的面积占整个空间系统的所有单兀的总面积的比例;饰为i单元被单元J共享的边界长度占i单元总边界K 度的比例。
这两种权值的定<二 >全局空间自相关还有多种表现方式P 一2全局空何自相关分析全局空间自相关主嬰探票属性数据值在整个区域的空间 分布特征*通过对Global Moran's I 值的全曷空间自相关统 计■的怙计,分析区域总体的空间关联度和空间差异程度。
其计算公式如下阿:i i 咻;).3 = _L_上 2 ----------- ( 1 )I * i■式中:J =丄£(x t -x )\斗表示在F 处的厲性舊,为 昌的算术平均值•叭是空间权重值。
rA cti通过建设中的散点图中的直线的斜率等于莫兰的 I 系数(全局空间自相关)<三 >局部空间自相关何谓属性值标准化形式23局部空间自相羌分析局部空间自相姜分析主要分析各单无属性值在异质性空间的分布格局*可以度■每个区城与周边地区之间的局部空间关联程度.常用统计■为Ucd Morano li.其计算公式如下叫妙乜丫幣⑵*ii其中孤抵是笔无黑性值茨标准化花式,Wlj*$间权2局部自相关聚类分析图如何转换转换方法~匚均If扯烹型N im剋1局部自相关系数专题图Moran-sI-0 2321图的右上方的第1象限,表示高集聚增长的地区被高集聚的其他地区所包围( HH), 代表正的空间自相关关系的集群;左上方的第2象限,表示低集聚增长的地区被高集聚增长的其他地区所包围(LH),代表负的空间自相关关系的集群;左下方的第3象限,表示低集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围(LL),代表正的空间自相关关系的集群;右下方的第4象限,表示高集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围(HL),代表负的空间自相关关系的集群。
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Significance
The significance test involves calculating the standard normal deviate from the calculated value of I, the expected value I, and its standard deviation.
Substituting values into the formula we get:
The equation for the standard deviation of this value is:
I
62 *9 3*92 6*58 92 62 1
219 0.278 2835
The previously calculated value of I can now be converted into a standard normal deviate using the following equation:
8
Normality
The equation for the expected value of I under the null hypothesis of
normality is:
EI
1 n 1
The equation for the standard deviation of this value is:
The observed arrangement of values is not significantly different from random (randomly sampling from a normal distribution).
It could have easily occurred under the null hypothesis of random sampling from a normally distributed population.
2.4
0.7
0.49 0.2401
0.3
-1.4
1.96 3.8416
3.8
2.1
4.41 19.4481
0.6
-1.1
1.21 1.4641
10.2
10.32 27.7236
1.7
2
XX
10.32 1.72 1.31149
n
6
4
XX
kurtosis n 4
27.7236 1.56185 6* 2.9584
Significance Level (one-tailed)
0.1
0.05
0.01
z 1.282 1.645 2.326
-z -1.282 -1.645 -2.326
0.005 2.576 -2.576
0.001 3.09 -3.09
Significance Level (two-tailed)
0.1
2.4
0.7
0.3 -1.4
3.8
2.1
0.6 -1.1
n=6
58 10.2
1.7
(X X )2
0.81 1.44 0.49 1.96 4.41 1.21
10.32
5
Calculations for Moran’s Spatial Autocorrelation Coefficient I
Join Number
1.56185 9
62 6
6*92
2*6*58
92 6 16 26 3
The previously calculated value of I can now be converted into a standard normal deviate using the following equation:
One such measure has been devised by Moran (1950) and can be applied to area patterns and to point patterns.
For areal data the equation for Moran’s coefficient is:
Randomization: The question asked is “given a particular set of values X, what is the possibility that they could have been arranged in the observed way by chance? The null hypothesis is that the spatial distribution is random.
Hale Waihona Puke 13Calculation of Kurtosis for Randomization Significance Test of I
Area
A B C D E F
Sum Mean
X (Xi X ) (X X )2 (X X )4
2.6
0.9
0.81 0.6561
0.5
-1.2
1.44 2.0736
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Sum
Xi ( Xi X )
0.5 -1.2
2.6
0.9
0.5 -1.2
0.5 -1.2
0.3 -1.4
2.4
0.7
0.3 -1.4
3.8
2.1
0.3 -1.4
J=9
Xj ( X j X ) Xi X ( X j X )
2.6
0.9
2.4
0.7
2.4
0.7
n
I
c Xi X X j X
2
J X X
Where I = Moran’s spatial autocorrelation coefficient n = the number of areas in the study region J = the number of joins X = a value for an area (ordinal or interval) Xi, Xj = are two contiguous areas (on either side of a join) c = a pair of contiguous areas
2
J XX
Calculated:
6 * 2.83
I
0.183
9 *10.32
Moran’s coefficient (I) is -0.183, although this value on its own is not very much use in describing the degree of spatial autocorrelation in a variable.
0.05
0.01
0.005 0.001
z 1.645
1.96 2.576
2.813 3.291
-z -1.645
-1.96 -2.576 -2.813 -3.291
11
Normality
Adopting the 0.05 significance level, the two-tailed critical value for a positive standard normal deviate is 1.96.
3
Hypothetical Study Region
4
Calculations for Moran’s Spatial Autocorrelation Coefficient I
Area
A B C D E F
Sum Mean
L L^2
2
4
3
9
4
16
4
16
3
9
2
4
X (Xi X)
2.6
0.9
0.5 -1.2
10
Normality
Note that the expected value of I for a random arrangement is small and negative (-0.2)
A smaller value, one further from zero in the negative direction implies dispersion.
n2J 3J 2 n L2
I
J 2 n2 1
Where n= the number of areas in the study region J= the number of joins L=the number of areas to which an area is joined
9
Normality
There are two possible forms of the null hypothesis: normality and randomization
Normality: The null hypothesis is that the observed values of the variable are the result of a random sample from a normally distributed population of values.
Positive values imply clustering.
After converting the observed I to a standard normal deviate, its significance can be assessed by reference to a table of critical values.