空间自相关分析的分析步骤 空间自相关分析一般涉及3个步骤（Cliff和Ord，1981；Good-child，1986）：①取样，②计算空间自相关系数或建立自相关函数，③自相关显著性检验。空间自相关系数有数种，分别适合于不同数据类型。空间自相关分析在地理统计学科中应用较多，现已有多种指数可以使用，但最主要的有两种指数，即Moran的I系数和Geary的c系数。计算公式分别是：I=c=式中，xi和xj是变量x在相邻配对空间单元（或栅格细胞）的取值，是变量的平均值，是相邻权重（通常规定，若空间单元i和j相邻，=1，否则=0），n是空间单元总数。I系数的取值在-1和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。C系数的取值一般在0~2之间：大于1表示负相关，等于1 表示不相关，而小于1则表示正相关。像前面介绍的景观指数一样，空间自相关系数也随观察尺度（或分析尺度）的改变而变化。因此，在进行空间自相关分析时，最好在一系列不同尺度上计算自相关系数，以揭示所研究变量的自相关程度随空间尺度的变化。以自相关系数为纵坐标，样点间隔距离为横坐标所作的图称为自相关图。（但是，Goodchild(1986)将以Geary的c系数为纵坐标，样点间隔距离为横坐标所作的图称为方差图。自相关图可用来分析。
局部空间自相关分析 Local Moran′s I的模型2113如下：基于粮食生产能力的耕地质量评5261价研究：以重庆市农用4102地分等为例式中，1653，公式中各符号代表的含义与Global Moran′s I计算公式中的符号含义一致。Local Moran′s I的期望值为：基于粮食生产能力的耕地质量评价研究：以重庆市农用地分等为例Local Moran′s I指数反映了某区域周围相似属性值的空间集聚程度。与Global Moran′s I指数类似，当Ii值大于期望值时，表明地理单元i的周围有一种相似属性值的空间集聚现象，即空间正相关现象；当Ii值小于期望值时，表明地理单元i与其周围区域的属性值差别较大，即存在着一种空间负相关现象。Local Moran′s I可以看作是Global Moran′s I的各区域分量，它反映了各区域的空间自相关现象对区域整体空间自相关的影响程度。
arcgis做空间自相关，arcgi做空间自相关Mora图 1 全局自相关，在ArcToolBox中选择Spatial Statistis Tool，如图 2 3 。4 看结果：莫兰指数（Moran's index）介于-1和+1之间，。
请问一般用什么数学模型或指数对空间自相关进行分析。我要做遥感影像方面的。谢谢啦
GIS空间分析方法是什么 指在GIS(地理信息系统）里实现分析空间数据，即从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析。根据作用的数据性质不同，可以分为：1、基于空间图形数据的分析运算；2、基于非空间属性的数据运算；3、空间和非空间数据的联合运算。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。扩展资料空间分析源于60年代地理学的计量革命，在开始阶段，主要是应用定量（主要是统计）分析手段用于分析点、线、面的空间分布模式。后来更多的是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析。实际上自有地图以来，人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积，乃至利用地图进行战术研究和战略决策等，都是人们利用地图进行空间分析的实例，而后者实质上已属较高层次上的空间分析。参考资料来源：-空间分析参考资料来源：-GIS空间分析
空间自相关分析中莫兰指数和高低值聚类有什么区别？ 用Moran's I和Getis-Ord General G统计分析空间数据自相关性时有何区别？进一步用Local Moran's…
详细的介绍如何用arcgis计算全局自相关系数？最好有截图 详细的介绍如何用arcgis计算全局自相关系数，我要分析物流效率地区差异。在网上找了好久都没有发现软件详…
为什么莫兰指数通过但空间自相关系数不显著
全局空间自相关分析 Global Moran′s I的模型如下：基于粮食生产能力的耕地质量评价研究：以重庆市农用地分等为例式中，i、j代表不同的空间单元代号；n表示所有空间单元的个数；x表示空间单元的属性值；μ为所有空间单元属性值的平均值；Wij为空间权值矩阵。根据空间数据的分布，可以计算正态分布Global Moran′s I的期望值：基于粮食生产能力的耕地质量评价研究：以重庆市农用地分等为例随着样本数n的增大，期望值将逐渐趋于0。I的值介于（-1～1）之间，当I大于期望值时，表示空间正相关，它表明相邻空间单元具有相似的属性值；当I小于期望值时，表示空间负相关，它表明相邻空间单元的属性值呈此长彼消状态；I的值越接近1或者-1，则表示空间自相关的程度越强烈；当I接近期望值时，则表明不存在空间自相关现象。Moran′s I的显著性检验通常用z值（标准化了的I值）来衡量。其计算公式如下：基于粮食生产能力的耕地质量评价研究：以重庆市农用地分等为例其中，VARn（I）为I指数的方差，对于正态分布计算式参见文献［172］。衡量z值的显著性可查标准正态分布表获知，取显著性水平α＝0.05，则＞1.96或的z值被认为是显著的。
Arcgis10.1或者9.3空间自相关分析的具体步骤，MoranI指标分析。空间自相关分析有什么数据要求 楼主，你这个问题解决了吗，可不可以也指导指导一下我呀。
