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文档简介

莫兰指数一、剖析步骤1、ArcGIS中，工具在以下地点：SpatialStatisticsTools——AnalyzingPatterns——SpatialAutocorrelation(Moran'sI)2、参数设置用距离来对空间观点进行的描绘的方式，就是所谓的空间关系的观点化。选择了CONTIGUITY_EDGES_CORNERS，共边共点都被视为毗邻因素。3、在结果栏中，双击生成的*.html的页面，弹出以下三、数据剖析1、理论知识1）零假定（nullhypothesis），有时又称原假定，你在查验你的结果以前，先对这些结果假定一个数值区间，这个区间一般是切合某种概率散布的状况，假如你的真切结果偏离了你设定的区间，就表示发生了小概率事件。这样你本来的假定就不建立了。假如你的计算结果落在-2到2之间，就表示你的假定是能够接受得，可是不在这个范围内，就说明信息小概率事件了。既然有小概率事件，就说明两种可能：1，你的假定有错误；2，出现了异样值。（2）p值和

Z得分p值代表数据根源的靠谱性，z得分和莫兰指数都表示此数占有显然的规律。p值（P-Value，Probability，Pr），代表的是概率。它是反应某一事件发生的可能性大小。在空间有关性的剖析中，p值表示所观察到的空间模式是由某一随机过程创立而成的概率。假如是0.1，就表示只有10%的可能性是随机生成的结果。P值要小于0.1.标准差能反应一个数据集的失散程度，Z得分，就是标准差的倍数（有正负之分）（3）置信度要进行数据剖析，我们第一就要建立一个置信度，也就是说，你要设定你的数据，最少要有多大的可能性，被落在你希望的区间内。2、结果剖析①数据散布出现明显的随机散布特征，没法拒绝零假定，无剖析价值。②数据散布仅有小于10%的可能是随机散布的，出现数据齐集的可能性大于随机散布的可能性，可是不可以明显的拒绝零假定。（p值为0.09）③数据散布仅有小于5%的可能是随机散布的，出现数据齐集的可能性大于随机散布的可能，且能够明显的拒绝零假定。此结果表示XX

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