matlab中莫兰指数计算以及标准差，p值，z值计算代码

在MATLAB中，莫兰指数（Moran's I Index）通常用于衡量空间数据的相关性和聚集度，而标准差、p值和z值则用于评估统计显著性。以下是一个简化的例子，展示如何计算这些指标：

首先，假设我们有名为`data`的空间数据矩阵，每一行代表一个观测点，列代表变量。

% 假设 data 是一个二维数组
n = size(data, 1); % 点的数量
x = data(:, 1); % x坐标
y = data(:, 2); % y坐标

% 计算莫兰指数 (Moran's I)
W = spgraph(x, y, 'wasserstein', 'Type', 'square'); % 创建邻接矩阵
I = moransI(data, W); % 使用spatialstats包中的函数

然后，我们可以计算标准化的莫兰指数（Z值），这通常是通过 `(I - E[I]) / std(I)` 来实现的，其中 `E[I]` 是预期的莫兰指数（对于随机分布通常接近0），`std(I)` 是I的样本标准差。但在MATLAB中，可以使用 `zscore(I)` 或者直接在 `moransI` 函数里设置 `Standardize` 参数。

接下来是p值，这涉及到假设检验。MATLAB的 `moransI` 可能不直接提供p值，需要结合其他统计库如R或使用假设检验函数（如`chi2gof`）。例如：

[~, p] = chi2gof(I, 'NumObs', n, 'NumParams', 0); % 假设独立同分布的卡方检验

注意：以上代码片段需要MATLAB的Spatial Statistics工具箱，并且可能需要额外安装如SPSS或其他统计软件来获取更复杂的统计分析功能。