空间自相关LM检验Python
时间: 2024-05-16 17:10:41 浏览: 335
空间自相关(Spatial Autocorrelation)LM检验是一种用于检验空间数据是否呈现出空间自相关性的统计方法。它通常用于地理学、生态学、社会学等领域,帮助研究人员了解空间数据的空间分布模式以及空间分布规律。在Python中,可以使用pysal包中的函数来实现空间自相关LM检验。
具体实现步骤如下:
1. 导入需要的库和数据
```
import pysal.lib as ps
import pandas as pd
from pysal.lib import weights
from pysal.explore import esda
```
2. 准备空间权重矩阵
```
w = weights.Queen.from_dataframe(df)
```
3. 计算空间自相关LM检验
```
lm = esda.moran.Moran_Local(df['variable'], w)
```
4. 可以输出检验结果并进行可视化展示
```
print(lm.p_sim)
esda.plot_local_autocorrelation(lm, df, 'variable')
```
阅读全文