空间自相关—莫兰指数

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莫兰指数是空间自相关度量的重要工具，由Patrick Moran和Luc Anselin教授分别提出的全局Moran's I和局部Moran's I在ArcGIS中分别对应“空间自相关”和“聚类与异常值分析”功能。它用于检测数据中是否存在集聚或异常情况，通常先做全局分析，确认空间自相关性，然后局部分析以识别具体区域的异常或集聚现象。

零假设是研究中假设空间要素随机分布，通过统计检验来推翻这个假设。置信度与置信区间则帮助我们理解结论的可靠程度。Moran's I在-1到1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，零值表示随机分布。P值和Z得分一起解读，当P值小且Z得分远离零时，可以强烈否定零假设，揭示空间结构的统计显著性。

在ArcGIS中，例如计算广州市街道社会空间质量得分的数据，莫兰指数结果表明数据存在显著集聚，这通过Moran's I值、P值和Z得分得到验证。通过LISA图，可以深入了解各个地区的空间关联模式，进一步分析社会空间质量的聚集特征。

若对空间自相关分析或使用相关工具遇到疑问，可通过后台留言寻求帮助，同时分享数据和分析结果，有助于更深入地理解和应用莫兰指数。