全局莫兰指数为多少是空间自相关

全局莫兰指数为正且显著不为0时，表示存在空间自相关。具体来说，当全局莫兰指数的值接近1时，表明空间上存在强烈的正相关性；当全局莫兰指数的值接近-1时，表明空间上存在强烈的负相关性；当全局莫兰指数的值接近0时，表明空间上不存在相关性。需要注意的是，莫兰指数的显著性检验也要考虑样本量和空间自相关的程度等因素。

相关问题

全局莫兰指数 python

全局莫兰指数（Global Moran's I）是一个用来反映全局空间相关性的指标。在Python中，可以使用esda库来计算全局莫兰指数。该库是PySAL（Python Spatial Analysis Library）的一个子包，提供了全局和局部空间自相关分析的方法。

具体使用方法可以参考以下步骤：
1. 导入所需的库：import esda
2. 准备数据：可以使用pandas或geopandas库来读取和处理空间数据。例如，可以使用pandas的DataFrame或geopandas的GeoDataFrame来存储数据。
3. 计算全局莫兰指数：使用esda库中的Moran函数来计算全局莫兰指数。可以将需要计算的空间变量作为输入参数传入该函数。
4. 可选：如果需要进行正太分布假设下的检验，可以调用Moran_Local函数来计算局部莫兰指数并进行检验。

需要注意的是，具体的使用方法可能需要根据数据的结构和需求来调整，可以参考esda库的官方文档或相关教程来了解更多细节和示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

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 ]