局部莫兰指数matlab代码

局部莫兰指数（Local Moran's I）是一种空间统计分析方法，用于检测某一地区是否存在空间集聚现象。Matlab提供了多种计算局部莫兰指数的函数，其中最常用的是`localmoran`函数。

`localmoran`函数的使用方法如下：

lm = localmoran(data, W)

其中，`data`是一个行向量或列向量，表示样本数据；`W`是一个权重矩阵，表示样本之间的空间关系。`localmoran`函数的输出结果`lm`是一个与输入数据`data`等长的向量，表示每个样本的局部莫兰指数。

在使用`localmoran`函数之前，需要首先构建空间权重矩阵。可以使用`distance`函数计算样本之间的欧氏距离，再使用`knnweight`或`distweight`函数生成权重矩阵。

下面是一个示例代码：

% 生成随机数据
data = randn(100, 1);

% 计算样本之间的欧氏距离
d = distance([1:100]', [1:100]');

% 生成权重矩阵
W = distweight(d, 'k', 5);

% 计算局部莫兰指数
lm = localmoran(data, W);

这段代码生成了一个长度为100的随机数据，并使用`distance`和`distweight`函数生成了一个权重矩阵。最后使用`localmoran`函数计算了每个样本的局部莫兰指数。

相关问题

matlab中给定三维数据的莫兰指数计算代码，要求不使用工具箱，且计算出p值与z值

在MATLAB中计算三维数据的Moran's Index（莫兰指数），一种用于空间自相关的统计量，如果没有使用工具箱，我们可以手动实现该算法。Moran's I通常涉及到邻域权重矩阵，这里假设我们使用 Queen Contiguity（王氏邻接）作为邻居关系。以下是基本步骤：

% 假设data是一个N x 3的数组，包含三个变量（如X, Y, Z）
data = ...; % 输入你的三维数据

% 计算点的坐标位置
[N, D] = size(data);
X = data(:, 1);
Y = data(:, 2);
Z = data(:, 3);

% 创建邻域矩阵 W (如果N x N)，其中W(i,j) = 1 如果i和j相邻，0否则
W = zeros(N);
for i = 1:N
    for j = 1:N
        if ~isequal(i, j) && abs(X(i) - X(j)) <= 1 && abs(Y(i) - Y(j)) <= 1 % 王氏邻接条件
            W(i, j) = 1;
        end
    end
end
W = W + W'; % 对称化邻域矩阵

% 计算局部中心化变量 (xi - x_bar)
x_bar = mean(X(:));
y_bar = mean(Y(:));
z_bar = mean(Z(:));
local_vars = [X - x_bar; Y - y_bar; Z - z_bar];

% 计算wij = local_vars(i)' * local_vars(j) / sqrt(sum(local_vars.^2))
wij = local_vars' * W * local_vars ./ sum(local_vars.^2, 2);

% 计算Moran's I
I = sum(wij) / (N * sum(diag(W)));

% 对于P值，你需要生成随机模拟来得到预期的分布。这通常是通过多次重新采样数据并计算Moran's I的分布来完成的。
% P_value = compare_to_random_samples(data, 'number_of_simulations', num_simulations); % 自己实现这部分

% 对于Z值，需要减去平均值除以标准差，假设你已经有了P值的分布
if isfield(P_value, 'mean') && isfield(P_value, 'std')
    Z_value = (I - P_value.mean) / P_value.std;
else
    Z_value = NaN; % P值信息未获取到
end

% 结果
fprintf('Moran\'s Index: %.4f\n', I);
fprintf('P-value: %f\n', P_value);
fprintf('Z-value: %f\n', Z_value);

注意，上述代码中`compare_to_random_samples`函数的部分需要你自己实现，它会基于随机抽样的原理生成期望的I分布。如果你对如何生成这些随机模拟有疑问，可以查阅相关统计学文献或在线资源。

matlab 全局莫兰指数

在Matlab中，可以使用以下代码计算全局莫兰指数：

function moran_I = global_moran_index(x, w)
    n = length(x);
    wx = w * x;
    wx_mean = mean(wx);
    x_mean = mean(x);
    x_var = var(x);
    w_sum = sum(w(:));
    
    numerator = sum((x - x_mean) .* (wx - wx_mean));
    denominator = sum((x - x_mean).^2);
    
    moran_I = (n / (x_var * w_sum)) * (numerator / denominator);
end

其中，x是观测值向量，w是空间权重矩阵。该函数会返回全局莫兰指数的值。\[1\]

请注意，这只是一个计算全局莫兰指数的示例函数，具体的实现可能会因研究目的和数据类型而有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python求解全局莫兰指数和局部莫兰指数](https://blog.csdn.net/qq_44584476/article/details/125979490)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【MATLAB】全局莫兰指数（含p值和z值）](https://blog.csdn.net/weixin_43249102/article/details/125490301)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]