GIS空间分析方法是什么 地理信息系统(GIS)具有很强的空间信息分析功能，这是区别于计算机地图制图系统的显著特征之一。利用空间信息分析技术，通过对原始数据模型的观察和实验，用户可以获得新的。
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
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…
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。
自相关函数怎么理解，为什么定义中有共轭，卷积呢。定义中的卷积，共轭有什么意义？尤其是在信号处理方面 我来简洁地解释一下。1)首先我们仅考虑实信号。自相关的直观含义就是：把一个信号平移一段距离，跟原来…
空间自相关的分析 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指数和Geary的C指数。在统计上，透过相关分析(correlation analysis)可以检测两种现象(统计量)的变化是否存在相关性，例如：稻米的产量，往往与其所处的土壤肥沃程度相关。若其分析之统计量系为不同观察对象之同一属性变量，则称之为「自相关」（autocorrelation）。是故，所谓的空间自相关（spatial autocorrelation）乃是研究「空间中，某空间单元与其周围单元间，就某种特征值，透过统计方法，进行空间自相关性程度的计算，以分析这些空间单元在空间上分布现象的特性」。
空间自相关分析中莫兰指数和高低值聚类有什么区别？
空间自相关分析的分析步骤
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。
