文档介绍：关于空间自相关
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空间自相关
全局空间自相关：检验空间邻接或空间邻近的区域单元属性值空间相关性存在与否，空间统计学上使用的统计量有Moran’s I、Geary’s C, Getis’G 等，其中常关于空间自相关
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空间自相关
全局空间自相关：检验空间邻接或空间邻近的区域单元属性值空间相关性存在与否，空间统计学上使用的统计量有Moran’s I、Geary’s C, Getis’G 等，其中常用的是Moran’s I。Moran指数I 的取值一般在[-1,1]，大于0表示各单元间存在空间正相关，单元内的观察值有趋同趋势；小于0表示负相关，单元内的观察值有不同的趋势；等于0表示不相关，属于独立随机分布。
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空间自相关
局部空间自相关：同样具有Moran’s I、Geary’s C, Getis’G 等指标，但常用Local Moran’s I 来衡量，Anselin将其称为LISA。LISA被用来揭示空间地域单元与其临近空间单元属性特征值之间的相似性或相关性，也用于识别“热点区域”以及其数据的异质检验。
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空间自相关
空间权重矩阵的选择：空间权重矩阵包含了区域之间空间位置的依赖关系信息。可用相邻性指标或距离指标来估计不同区域间的地理位置关系。基于距离的空间权重矩阵需确定区域中心，因此在目前我国ESDA应用领域最常见的是选择相邻权重矩阵。
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操作步骤
准备数据：福建省67个县市的shp图层；
2013年67县市人均GDP数据；
借助软件：Arcgis、Geoda等
注意事项：文件夹及文件名必须是英文，否则Geoda软件无法识别
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操作步骤
1、打开arcgis，加载福建省县市图层，将2013年人均GDP数据导入属性表
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2、打开Geoda，点击file—open project,加载福建省县市shp图层
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3、创建权重。点击tools-weights-creat.
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自动生成的权重有错误，需在arcgis里重新打开该图层，根据poly_ID修改权重。
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4、点击space，分别点univariate Moran和univariate LISA,输出Moran散点图和LISA集聚图
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5、识别Moran散点图各象限散点所对应的县域单元。选择象限内散点，所对应区域单元在底图已显示出来。
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