关于使用最近邻列联表检验空间隔离
统计方法学
2008-07-29 v1 应用统计
摘要
对于两个或多个类别（或类型）的点，使用最近邻（NN）频率构建最近邻列联表（NNCT），并用于检验这些类别的空间隔离。Pielou独立性检验、Dixon的单元格特异性、类别特异性和总体检验都是基于NNCT的检验（即它们是NNCT检验）。这些检验旨在并预期用于完全映射数据的随机标记（RL）零模式。然而，已有研究表明，Pielou检验不适合检验相对于RL模式的隔离，而Dixon检验则适合。在本文中，我们比较了Pielou和Dixon的NNCT检验；引入了Pielou检验的单侧版本；将NNCT检验的应用扩展到检验来自两个或多个类别的点的完全空间随机性（CSR）（以下简称CSR独立性）。我们通过广泛的蒙特卡洛模拟研究评估了这些检验的有限样本性能，并证明Dixon检验也适用于检验CSR独立性；但Pielou检验及其对应的单侧版本在检验CSR独立性或RL时是宽松的。此外，我们表明Pielou检验仅在NNCT基于（基点，NN）对的随机样本时才适用。我们还证明了这些检验在其适当的零假设下的一致性。此外，我们研究了边缘（或边界）效应对NNCT检验的影响，并比较了这些检验的缓冲区环面和环形边缘校正方法。我们在一个真实数据集和一个人工数据集上说明了这些检验。
引用
@article{arxiv.0807.4236,
title = {On the Use of Nearest Neighbor Contingency Tables for Testing Spatial Segregation},
author = {Elvan Ceyhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:0807.4236},
year = {2008}
}