计算空间自相关 Moran 指数的新方法
物理与社会
2018-12-20 v1 统计方法学
摘要
空间自相关在地理分析中起着重要作用，然而该方法仍有改进空间。Moran 指数的公式较为复杂，且仍有几个基本问题尚待解决。因此，我将基于线性代数的数学推导重构其数学框架，并提出四种计算 Moran 指数的简单方法。Moran 散点图将得到改进，并提出新的检验方法。将从空间总体和空间样本两个不同视角讨论全局 Moran 指数与 Geary 系数之间的关系。Moran 指数和 Geary 系数的适用范围将得到澄清和界定。一项理论发现是，Moran 指数是空间权重矩阵的特征参数，因此权重函数的选择对于地理系统的自相关分析非常重要。将采用 2000 年中国 29 个城市的案例研究来验证创新模型和方法。本研究是一项方法论研究，旨在简化自相关分析过程。本研究的结果将为空间自相关的尺度分析奠定基础。
引用
@article{arxiv.1606.03658,
title = {New Approaches for Calculating Moran's Index of Spatial Autocorrelation},
author = {Yanguang Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.03658},
year = {2018}
}
备注
27 pages, 5 figures, 3 tables, PLoS ONE, 2013