局部空间自相关-统计

局部空间自相关(local spatial autocorrelation),指衡量特定空间位置与其邻近区域某随机变量属性值的空间关联程度,识别局部区域内的空间关联模式与不同区域间的空间异质性的一种度量指标。

全局格蒂斯-奥德G-统计

全局格蒂斯-奥德G(global Getis-Ord G),又称“全局 Getis-Ord G”,指一种度量全局空间相关性的指标,通过分析所有空间单元间的空间关系以及每个空间单元所对应某随机变量属性值与其相邻单元属性值间数值的乘积大小,估算该随机变量的全局空间相关性,可区分出空间上的高值聚集和低值聚集。 ...

全局吉尔里系数-统计

全局吉尔里系数(global Geary's coefficient),又称“全局Geary's 系数”,指一种度量全局空间自相关性的指标。通过空间权重矩阵和相邻空间单元在某随机变量上的差异平方构建,可揭示该随机变量在空间上的聚集或离散模式。 ...

全局莫兰指数-统计

全局莫兰指数(global Moran's index),又称“全局 Moran's 指数”,指一种度量全局空间自相关性的指标。通过空间权重矩阵和相邻空间单元在某随机变量上的协方差关系构建,可揭示该随机变量在空间上的聚集或离散模式。

全局空间自相关-统计

全局空间自相关(global spatial autocorrelation),指在空间平稳性的基础上,衡量整个区域内某随机变量属性值空间聚集程度的一种度量指标。

空间模式-统计

空间模式(spatial pattern),指空间数据的空间分布状态或形式,包括完全空间随机、空间聚集和空间规则分布等。

双重平方函数法-统计

双重平方函数法(bi-square function),指计算空间元素间的距离,并设置一定带宽,若距离在带宽范围内时,则基于二次函数对不同距离空间元素进行权重分配,否则为0 的赋值方法。

高斯函数法-统计

高斯函数法(Gaussianfunction),指计算空间元素间的距离,通过高斯函数对不同距离空间元素进行权重分配的赋值方法。

距离阈值法-统计

距离阈值法(distancethreshold),指计算空间元素间的距离,当距离小于预先定义的距离阈值时赋予权重1,否则为 0 的赋值方法。

k 邻近空间权重矩阵-统计

k 邻近空间权重矩阵(k-nearest neighbors matrix),指表示研究区域内各空间单元间的相互关系的矩阵。计算每个空间单元与其他单元的距离,并按距离由小到大排序,将距离该单元最近的k 个单元赋予权重1,其余单元的权重为0。

经济距离-统计

经济距离(economic distance),指不同地区在经济特征上的差异程度,常用其人均国内生产总值差值的倒数进行衡量。

加权距离-统计

加权距离(weighted distance),指基于不同空间特征之间的相关性或重要性赋予其适当的权重,并以此权重计算距离的度量方式。

距离矩阵-统计

距离矩阵(distance matrix),指根据空间元素间的距离关系设定权重的一种矩阵,当空间元素间的距离在一定范围内时给予权重,否则权重为0。

象式邻接-统计

象式邻接(Bishop adjacent matrix),又称“Bishop 邻接”,指以共点表示邻接关系,当两空间元素间有共同的顶点时赋予权重1,否则为 0 的一种邻接矩阵。

后式邻接-统计

后式邻接(Queen adjacent matrix),又称“Queen 邻接”,指以共边或共点表示邻接关系,当两空间元素间有共同的边或共同的顶点时赋予权重1,否则为 0 的一种邻接矩阵。

车式邻接-统计

车式邻接(Rook adjacent matrix),又称“Rook 邻接”,指以共边表示邻接关系,当两空间元素间有共同的边时赋予权重1,否则为 0 的一种邻接矩阵。

邻接矩阵-统计

邻接矩阵(adjacent matrix),指根据空间元素间相邻关系设定权重的一种矩阵,当空间元素间满足一定的相邻关系时赋予权重 1,否则权重为 0。

空间权重矩阵-统计

空间权重矩阵(spatial weight matrix),指通过赋予不同的权重来表达空间邻近关系的工具,在空间统计分析运算中作为重要基础。

拓扑数据-统计

拓扑数据(topological data),指描述空间结构中各个元素间的空间关系和连接方式的空间数据类型。

面板数据-统计

面板数据(panel data),指对同一组个体在多个时间点上重复观测的数据类型,结合了横断面数据和时间序列数据的特点。
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