gis局部莫兰，gis做莫兰指数步骤

局部莫兰指数热点数量怎么看

首先打开双变量莫兰散点指数（局部莫兰指数）图。其次选中双变量局部莫兰指数勾选上显著性地图、聚类地图、Moran散点图点击确定。最后即可看到莫兰散点图的具体参数。

MoransI大于0时，表示数据呈现空间正相关，其值越大空间相关性越明显；MoransI小于0时，表示数据呈现空间负相关，其值越小空间差异越大；MoransI为0时，空间呈随机性。

当Morans I 0时，表示空间正相关性，其值越大，空间相关性越明显；当Morans I 通常情况，先做一个地区的全局莫兰指数，全局指数告诉我们空间是否出现了集聚或异常值。

输入要素与需要计算莫兰指数的字段 关于生成报表，建议勾选，若不勾选将会在最后的结果框里显示结果，把结果框关掉就没有了。若勾选，将会在最后生成一个如下图所示的.html格式的报告文件。

莫兰指数是一个有理数，经过方差归一化之后，它的值会被归一化到-0——0之间。

arcgis莫兰指数计算结果在哪

1、首先请注意，在Arcgis中计算莫兰指数时只能使用矢量数据进行计算。所以如果需要计算一个栅格数据的莫兰指数的话，建议先转换成矢量数据再进行计算。

2、使用arctoolbox计算墨兰指数可以选择生成报表，如此图右上角，p值小于0.01是显著相关。

3、输出莫兰指数计算结果。读入数据一定要为shp文件，对于用ecognition直接导出的shp文件不能直接计算，可以将标签图读入，转换为shp文件，对shp进行处理。

【GIS】莫兰指数:公式剖析篇(地理学角度)

1、在理解中，把莫兰指数公式分成上下两个部分，于是显得公式很拥挤。在人们的印象中，分数式就是分子分母，没有什么分数嵌套分数的表达。于是，常见的莫兰指数为：这样一整理，莫兰指数就符合 分数式 的标准了。

2、莫兰指数公式可以查到，莫兰指数的含义可以查到；莫兰指数的运用可以查到。但我想明白这个公式的由来，这个公式的取值为什么在[-1，1]之间。简单地说，我想理解莫兰指数，而不是仅仅是去调用现有的API接口。

3、正如题目所言，Tobler先生对于地理学界而言是个活着的传奇，他是当今GIS与空间统计研究基础的奠基人，而这一切都因为他的地理学第一定律。

算莫兰指数是用标化数据还是原始数据

Moran‘s I这个东西，官方叫做：莫兰指数，是澳大利亚统计学家帕特里克·阿尔弗雷德·皮尔斯·莫兰（Patrick Alfred PierceMoran，在1950年提出的。莫兰指数一般是用来度量空间相关性的一个重要指标。

在理解中，把莫兰指数公式分成上下两个部分，于是显得公式很拥挤。在人们的印象中，分数式就是分子分母，没有什么分数嵌套分数的表达。于是，常见的莫兰指数为：这样一整理，莫兰指数就符合 分数式 的标准了。

莫兰指数（Moran’s I）是研究变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性的一个重要研究指标，在本文中，我们将探讨局域（Anselin Local Moran I）与全域两种莫兰指数（Moran I）计算在Arcgis中的实现。

这些命令包含了主要的空间自相关检验，空间回归模型（error/lag). 当然你也需要计算空间权重矩阵，但是你只需要增加两个变量的数据，longitude/latitude.这个由你的GIS中应该不难得到。这些命令使用起来都比较简单。

显著性水平可以由标准化Z值的P-值检验来确定：通过计算Z值的P-值，再将它与显著性水平a(一般取0. 05 )作比较，决定拒绝还是接收零假设。如果P一值小于给定的显著性水平，则拒绝零假设；否则接收零假设。

莫兰指数是一个有理数，经过方差归一化之后，它的值会被归一化到 -0 与 +0 之间。

arcgis计算莫兰指数p值怎么看

1、首先请注意，在Arcgis中计算莫兰指数时只能使用矢量数据进行计算。所以如果需要计算一个栅格数据的莫兰指数的话，建议先转换成矢量数据再进行计算。

2、用geoda打开泰森多边形的tab文件，工具-空间权重管理-创建，选择ID变量和链接方式。选择回归分析-单变量莫兰I，得到散点图。由图看出莫兰值，整体趋势。

3、原数据存在离群值（极大极小）。数据或权重矩阵存在缺漏。权重矩阵构造不合理。权重矩阵和原数据对应顺序不一致。

4、R的平方的范围在0到1之间，越接近1，说明拟合度越好。T检验看P值，P值越小越好。

莫兰散点图怎么看

1、横纵坐标一般是你用来进行分析的数据，moran散点图经常用来研究局部空间不稳定性，其四个象限分别对应于区域单元与其邻居之间四种类型的局部空间联系形式。

2、用geoda打开泰森多边形的tab文件，工具-空间权重管理-创建，选择ID变量和链接方式。选择回归分析-单变量莫兰I，得到散点图。由图看出莫兰值，整体趋势。

3、MoransI大于0时，表示数据呈现空间正相关，其值越大空间相关性越明显；MoransI小于0时，表示数据呈现空间负相关，其值越小空间差异越大；MoransI为0时，空间呈随机性。

4、使用arctoolbox计算墨兰指数可以选择生成报表，如此图右上角，p值小于0.01是显著相关。

5、搜索“热点分析”工具。在局部莫兰指数分析就是搜索“聚类和异常值分析”工具。，热点分析其实也叫局部 Getis-Ordg 法，所以我们直接搜索“热点分析”工具即可，解读莫兰指数的时候，需要有P值和Z得分来判定。

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