geoda莫兰指数的p值在哪看

打开shp文件。 我的shp文件是bjfyshp。 打开——连接数据源——ERSI Shapefile,Choose a spatial file to open,打开shp文件即可。

用geoda打开泰森多边形的tab文件，工具-空间权重管理-创建，选择ID变量和链接方式。

选择回归分析-单变量莫兰I，得到散点图。由图看出莫兰值，整体趋势。右键-随机化-999次置换，得到随机分布曲线，通过p值和z得分，判断显著性水平

莫兰指数和吉尔里指数的区别是：1、莫兰指数是研究变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性的一个重要研究指标。简单的说就是判定一定范围内的空间实体相互之间是否存在相关关系。2、吉尔里指数吉尔里指数)是比较常用的全局空间自相关分析指标，该指数的范围从0到100，其中0表示没有任何团结，100表示完全团结。大多数时候，这个地的指数在50到70之间。

安徽省土地利用效益的全局，墨兰指数为负是正常的，因为它这个指数如果是为负的话，那也就是属于安徽省土地利用的一个GDP的下降，所以它这种利用效益的全局，墨兰指数是负数的话，那么也是属于正常的状态。

可以的，他的范围是负一到一。
Moran's l这个东西，官方叫做：莫兰指数，是澳大利亚统计学家帕特里克·阿尔
弗雷德·皮尔斯·莫兰(Patrick Alfred Pierc
eMoran，在1950年提出的。莫兰指数一般是用来度量空间相关性的一个重要指标。
一般说来，莫兰指数分为全局莫兰指数
（GlobalMoran'sl）和安瑟伦局部莫兰指
数(AnselinLocal Moran's l）后者是美国亚利桑那州立大学地理与规划学院院长Luc Anselin教授在1995年提出的，后面我们会说到。莫兰指数是一个有理数，经过方差归一化之后，它的值会被归一化到-1
0--1,0之间。Moran's l>0表示空间正相
关性，其值越大，空间相关性越明显，Moran's |<0表示空间负相关性，其值越小，空间差异越大，否则，Moran'sl=0，空间呈随机性。

能。

莫兰指数，是澳大利亚统计学家帕特里克·阿尔弗雷德·皮尔斯·莫兰在1950年提出的。莫兰指数一般是用来度量空间相关性的一个重要指标。

莫兰指数是一个有理数，经过方差归一化之后，它的值会被归一化到-10到10之间。全局莫兰指数计算完毕之后，所有的要素，就会给出一个关于所有数据的相关性的数值。

扩展资料：

对莫兰指数 I值进行假设检验，Z≥196或≤-196则认为空间具有空间自相关性(莫兰指数 I >0表示空间正相关性，其值越大，空间相关性越明显。

莫兰指数I < 0表示空间负相关性，其值越小，空间差异越大，否则，莫兰指数 I = 0，空间呈随机性)。

如果数据缺失,莫兰指数就不准确了，因为莫兰指数的计算上需要提供两项数据，分别是分析项数据，比如中国2021年GDP数据。除此之外，还需要提供‘空间权重矩阵’数据，如果数据确失，那莫兰指数肯定是不准确的。莫兰指数是研究空间关系的一种相关系数值，比如研究中国31省市GDP之间是否具有空间相关关系。Moran指数通常分为两种，分别是全局Moran指数和local局部Moran指数。全局Moran指数用于分析整体上是否存在空间相关关系，如果全局Moran指数呈现出显著性，接着可进一步深入分析局部Moran指数了解细节性关系情况等。
Moran指数的计算上需要提供两项数据，分别是分析项数据，比如中国2021年GDP数据。除此之外，还需要提供‘空间权重矩阵’数据，‘空间权重矩阵’数据用于标识中国31省市之间的‘邻接’关系情况。‘空间权重矩阵’通常分为两类，分别是‘邻接矩阵’和‘距离权重矩阵’。‘邻接矩阵’使用0和1来标识省份之间是否有‘接壤’关系，0代表没有‘接壤’关系，1代表有‘接壤’关系。‘距离权重矩阵’使用具体数字表示省份之间的距离情况，此处的距离可为实际空间距离，也可以是经济距离等。通常情况下，使用‘邻接矩阵’较多。

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