4.1 探索性空间统计分析优秀课件.ppt

文档介绍：本章主要内容探索性空间统计分析地统计分析方法空间统计分析,即空间数据(spatialdata)的统计分析,是现代计量地理学中一个快速发展的方向和领域。空间统计分析,其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关,通过空间位置建立数据间的统计关系。空间统计分析第1节探索性空间统计分析基本原理与方法应用实例①简单的二进制邻接矩阵②基于距离的二进制空间权重矩阵两种最常用的确定空间权重矩阵的规则(二)全局空间自相关Moran指数和Geary系数是两个用来度量空间自相关的全局指标。Moran指数反映的是空间邻接或空间邻近的区域单元属性值的相似程度。Geary系数与Moran指数存在负相关关系。如果是位置(区域)的观测值,则该变量的全局Moran指数I,用如下公式计算式中:I为Moran指数;;。Geary系数C计算公式如下式中:C为Geary系数;其他变量同上式。如果引入记号则全局Moran指数I的计算公式也可以进一步写成Moran指数I的取值一般在[-1,1]之间,小于0表示负相关,等于0表示不相关,大于0表示正相关;Geary系数C的取值一般在[0,2]之间,大于1表示负相关,等于1表示不相关,而小于1表示正相关。对于Moran指数,可以用标准化统计量Z来检验n个区域是否存在空间自相关关系,Z的计算公式为当Z值为正且显著时,表明存在正的空间自相关,也就是说相似的观测值(高值或低值)趋于空间集聚;当Z值为负且显著时,表明存在负的空间自相关,相似的观测值趋于分散分布;当Z值为零时,观测值呈独立随机分布。