n
Ii nI
i 1
+ Local Moran′s I 统计量它是 Global Moran′s I 的分解形式。
+ 局部莫兰指数高 值表明有相似变 量值的面积单元 在空间集聚（高 值或低值），低 值表明不相似变 量值的面积单元 在空间集聚。
1
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确定散点图的数据
散点图的含义
j 1
wij )2
s2d
VAR(I )

n2w1 nw2 3w02 w02 (n2 1)

E2(I)
w2 (wi . w.. j )2
局部莫兰指数计算公式
I
i


i
n2 wij
j

( xi
x)
j
(x
wij j
(xj
2
x)
x)
j
全局Moran′s I和Local Moran′s I指数之间存在一下关系：
+ 全局莫兰指数（Moran’s I）
+ 该指标可以指出区域属性值的分布是否是聚集， 离散或者随机分布模式。
+ 莫兰指数的值域为[-1，1]，取值为-1表示完全负相 关，取值为1表明完全正相关，而取值为0表示不 相关。
I
n
w i j i, j (xi x)(x j x)
w i
LH 区 域 自 身 福 利 水 平 较 低，周边地区较高，二 者的空间差异程度较大， 较强的空间负相关，即 异质性突出。
HH区域自身和周边地区 的福利水平均较高，二 者的空间差异程度 较小， 存在较强的空间正 相关， 即为热点区。
LL 区 域自 身和周 边地 区 的福利水平均较低，二 者的空间差异程度较小， 存在较强的空间正相关， 即为盲点区。
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空间统计分析方法 简介
空间自相关的含义
+ 空间自相关（spatial auto correlation） + 是测试空间某点的观测值是否与其相邻点的值存在相关性
的一种分析方法。
+ 如果某一位置变量值高，其附近位置上该变量值也高，则 为正空间自相关，反之，则为负空间自相关。
全局莫兰指数计算公式
局部莫兰指数 制作空间集聚图
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空间 集聚 图
点击右键选择保存结果
计算 结果
拟合曲线（GDP与消费总额）
回归分析 选择回归分析方式
普通最小二乘法
5
空间滞后模型
空间误差模型
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谢谢！
6
HL区域自身福利水平较 高，周边地区较低，二 者的空间差异程度 较大， 较强的空间负相关，即 异质性突出。
Moran散点图空间涵义解释
2
打开地图文件
打开地图文件
2011/4/11
需要具备的地图文件
打开数据窗口 在菜单栏中选择edit——slecte variable
数据录入
点击右键——新建或删除变量 输入数据
权重矩阵：
1 当区域i和j相邻接
wij 0
其他
1 当区域i和j的距离小于验
，
， + Z值检验
Z Moran'sI E(I ) VAR(I )
nn
w0
wij
i1 j1
E(I) 1 n 1
w1

1 2
n i1
n
(wij
j
i, j
( i
xi

x)2
空间权重矩阵
+ 通常用一个二元对称空 间权重矩阵W来表达n 个位置的区域的邻近关 系，其中，wij为区域i 与j的邻近关系。
w11 w12 w1n
W


w21
w22

w2n




wn1
wn2

wn
n

• 简单的二进制邻接矩阵：
• 基于距离的二进制空间
点击map
制图
选择变量
确定分几个等级
3
等级图
空 间 权 重 矩 阵 的 确 定 方 式
制 作 散 点 图 计 算 莫 兰 指 数
2011/4/11
Tools_weights
制 作 空 间 权 重 矩 阵
空 间 权 重 矩 阵 的 确 定 方 式
莫兰指数 点击右键可以保存结果
4
选择变量 选择需要的图形