空间分布模式与空间相关分析
植物生长的空间分布及其影响因素的空间统计分析
植物生长的空间分布及其影响因素的空间统计分析植物生长是一个复杂的过程，受到多种因素的影响。
空间分布是指植物在特定区域内分布的方式和模式。
空间统计分析可以帮助我们理解植物生长的空间分布及其影响因素。
本文将进行一次这样的分析。
首先，我们需要收集植物生长的空间分布数据。
这可以通过在研究区域内进行野外调查来实现。
我们可以选择一个适当的区域，并在不同的位置上进行采样。
每个位置上的植物数量和密度都需要记录下来。
同时，我们还可以收集一些环境变量的数据，例如土壤类型、水分状况和光照强度等。
然后，我们可以使用空间统计分析方法来研究植物生长的空间分布。
其中最常用的方法之一是点模式分析。
点模式是指研究区域内植物分布的位置和间距的模式。
我们可以使用Ripley's K函数来评估点模式的聚集性。
如果K函数的值小于预期的随机模式，说明植物分布呈现出聚集的趋势；如果大于预期的随机模式，说明植物分布呈现出均匀的趋势。
另一个常用的方法是Moran's I指数，用于评估植物分布的空间相关性。
如果Moran's I指数的值接近1，表明植物分布存在正相关；如果接近-1，表明存在负相关。
除了点模式分析，我们还可以使用空间插值方法来推断未采样位置上的植物密度。
克里金插值是一种常用的方法，它可以根据已知点的值和空间距离来推断未知点的值。
通过使用克里金插值方法，我们可以绘制出植物分布的密度图，并进一步分析其空间变化。
在进行空间统计分析时，我们还需要考虑一些可能影响植物生长空间分布的因素。
这些因素可以分为两类：内在因素和外在因素。
内在因素包括植物种类、竞争关系和繁殖方式等。
不同的植物种类可能具有不同的空间扩展能力和竞争能力，这可能会影响它们的生长空间分布。
外在因素包括环境因素和人为因素。
环境因素包括土壤类型、气候条件和附近植被等。
这些因素对植物的生长和分布具有重要影响。
人为因素包括人类活动和干扰，如农业和城市化等。
这些因素可能改变植物的生境和分布。
如何进行测绘数据的空间关联与关系分析
如何进行测绘数据的空间关联与关系分析空间关联分析是测绘数据处理中的一项重要任务，它帮助我们理解测绘数据之间的关系并揭示出隐藏在数据背后的规律和现象。
本文将探讨如何进行测绘数据的空间关联与关系分析，以提高数据的应用效果和决策支持能力。
一、空间关联分析的概念空间关联分析是指寻找、分析和解释空间统计现象中的相互关系和相互作用模式的过程。
与传统的统计分析相比，空间关联分析注重数据之间的空间关系，强调地理特征和空间结构在数据分析中的重要性。
通过空间关联分析，我们可以发现数据之间的关联模式，推断潜在的因果关系，并制定相应的决策和措施。
二、空间关联分析的方法在进行空间关联分析前，我们首先需要获取和准备好合适的测绘数据。
这些数据可以来自卫星遥感、地理信息系统、地形测量等多种渠道，并包含丰富的地理属性信息。
下面介绍几种常用的空间关联分析方法：1. 空间自相关分析空间自相关分析是通过计算数据点之间的相似性和差异性，来揭示空间数据的集聚和离散趋势。
常用的指标包括莫里斯指数、格兰杰因子和拉格朗日乘子等。
通过空间自相关分析，我们可以发现数据的空间分布模式，如集聚现象、倾斜现象等，并对其进行解释和推断。
2. 空间插值与拟合空间插值是指通过已知的离散样本点数据，推测未知位置的数据值。
常用的插值方法有反距离加权插值、克里金插值和三次样条插值等。
通过空间插值与拟合，我们可以填补数据空白，获取更完整的数据集，并用于后续的关联分析和建模。
3. 空间回归分析空间回归分析是通过建立空间数据之间的回归模型，来探索变量之间的关系和解释变量间的空间异质性。
常用的方法有普通最小二乘法、简单空间自回归模型和空间误差模型等。
通过空间回归分析，我们可以揭示数据之间的因果关系和空间依赖性，为决策制定提供依据。
三、测绘数据的空间关联与关系分析的应用测绘数据的空间关联与关系分析在多个领域有着广泛的应用。
以下列举几个具体的应用场景：1. 城市规划与土地利用通过分析城市地区的土地类型、建筑分布、交通网络等测绘数据，可以揭示城市内不同地区之间的关联模式和相互作用。
常用的空间分析有哪些
常用的空间分析有哪些引言空间分析是地理信息系统（GIS）领域的一个重要部分，它利用地理数据进行分析和解释，以了解空间模式、关系和趋势。
空间分析可以帮助我们更好地理解和利用空间数据，从而支持决策制定和问题解决。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
点模式分析点模式分析是研究点分布模式和空间相关性的方法。
它能够帮助我们识别和理解地理现象的分布规律和趋势。
常用的点模式分析方法包括：1.点密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的点的数量来描述点分布的集中程度。
点密度分析可以帮助我们找出热点区域或冷点区域。
2.最近邻分析：通过计算每个点到最近的邻居点的距离，来研究点的分布模式和聚集趋势。
最近邻分析可以帮助我们确定点的聚集程度以及聚集的模式。
3.凸包分析：通过计算一组点的凸包来描述点的分布形状。
凸包分析可以帮助我们了解点分布的形状特征，例如是否呈现出环状、线状或圆状等形式。
线模式分析线模式分析是研究线要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析线要素的空间模式和特征。
常用的线模式分析方法包括：1.线密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的线要素的长度来描述线分布的集中程度。
线密度分析可以帮助我们找出线要素的热点区域或冷点区域。
2.线相交分析：通过计算线要素之间相交的数量来研究线的交叉程度和分布情况。
线相交分析可以帮助我们理解线要素之间的交错关系和交通网络的密度。
3.缓冲区分析：通过在线要素周围创建一定距离范围的缓冲区来研究线要素的影响范围和空间关系。
缓冲区分析可以帮助我们确定线要素的影响范围，例如河流的保护区或高速公路的建设范围。
面模式分析面模式分析是研究面要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析面要素的空间模式和特征。
常用的面模式分析方法包括：1.面积分析：通过计算每个面要素的面积来研究面要素的分布范围和集中程度。
面积分析可以帮助我们找出面要素的热点区域或冷点区域。
2.面相交分析：通过计算面要素之间相交的数量来研究面的交叉程度和分布情况。
空间计量方法
空间计量方法
空间计量方法是一种用来衡量和分析空间模式和空间关系的方法。
它可以帮助我们理解和解释人类活动在空间上的分布规律。
常见的空间计量方法包括：
1. 空间自相关性分析：用来测量空间数据的相关性。
通过计算其相关指数（如Moran's I指数），可以判断空间数据是否存
在空间聚集或分散的特征。
2. 空间插值：用来推断未被测量或采样的地点的值。
常用的方法包括克里金插值和反距离加权插值。
3. 点模式分析：用来分析点数据的分布模式。
常用的方法有基尼系数和Ripley's K函数。
4. 空间回归分析：用来研究空间模式和变量之间的关系。
它可以帮助我们理解空间因素对变量的影响程度，并预测变量在不同空间位置的取值。
5. 空间聚类分析：用来识别空间数据中的集群或热点区域。
常用的方法包括密度聚类和聚类扫描统计。
通过应用这些空间计量方法，我们可以揭示空间模式与人类活动、环境特征等因素之间的关系，进一步了解空间中的规律和趋势。
空间分析方法
空间分析方法空间分析方法是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它通过对地理空间数据的处理和分析，帮助人们更好地理解和解释地理现象。
在空间分析中，我们常常需要考虑的问题包括空间关联、空间分布、空间模式、空间交互等，而为了解决这些问题，我们需要运用一系列的空间分析方法。
首先，空间分析方法中常用的一种是空间关联分析。
空间关联分析主要用于研究地理现象之间的空间关系，包括空间自相关、空间异质性等。
通过空间关联分析，我们可以发现地理现象之间的空间联系，比如城市的发展与周边环境的关系，不同地区的经济发展水平之间的关联等。
在实际应用中，我们可以通过计算空间自相关指标来评估地理现象的空间相关性，从而为决策提供科学依据。
其次，空间分布分析是空间分析方法中的另一个重要内容。
空间分布分析主要用于研究地理现象在空间上的分布特征，包括集聚程度、分散程度等。
通过空间分布分析，我们可以了解地理现象在空间上的分布规律，比如人口分布的集聚程度、资源分布的均衡性等。
在实际应用中，我们可以通过密度分析、核密度分析等方法来揭示地理现象的空间分布特征，为城市规划、资源配置等提供参考依据。
另外，空间模式分析也是空间分析方法中的重要内容之一。
空间模式分析主要用于研究地理现象在空间上的规律性和变化性，包括聚集模式、离散模式等。
通过空间模式分析，我们可以揭示地理现象的空间分布规律，比如城市用地的空间结构、交通网络的空间布局等。
在实际应用中，我们可以通过空间聚类分析、空间插值分析等方法来识别地理现象的空间模式，为城市规划、环境保护等提供决策支持。
最后，空间交互分析也是空间分析方法中的重要内容之一。
空间交互分析主要用于研究地理现象之间的相互作用关系，包括空间接近性、空间连接性等。
通过空间交互分析，我们可以了解地理现象之间的空间关联程度，比如城市之间的联系、地区之间的交互等。
在实际应用中，我们可以通过网络分析、路径分析等方法来研究地理现象之间的空间交互关系，为交通规划、区域协调等提供决策支持。
空间数据分析方法有哪些(两篇)2024
空间数据分析方法有哪些（二）引言概述空间数据分析是一种重要的数据分析方法，在众多领域包括城市规划、地理信息系统、环境管理和农业等方面具有广泛应用。
本文将就空间数据分析方法进行详细的介绍和阐述，希望能够帮助读者更好地了解和运用这些方法。
正文内容一、地理分析工具1. 空间插值方法- 空间插值方法是一种将已知数据点的值推断到未知区域的方法。
常用的空间插值方法有反距离权重法、克里金法和径向基函数插值法。
这些方法可以通过数学模型推断出未知区域的值，从而帮助分析人员进行更加准确的决策。
- 反距离权重法假设周围已知点的权重与距离的倒数成正比，通过加权平均的方式来估计未知点的值。
克里金法则基于空间半变异函数对已知点进行插值，可以得到更加平滑的结果。
径向基函数插值法则使用基函数对已知点进行插值，可以灵活地应用于不同类型的数据。
2. 空间聚类方法- 空间聚类方法是对空间数据进行聚类分析的方法。
常用的空间聚类方法有基于密度的聚类和基于网格的聚类。
基于密度的聚类方法将空间数据划分为高密度和低密度区域，从而得到聚类结果。
基于网格的聚类方法则将空间数据划分为网格，并且根据网格内数据的特征进行聚类分析。
- 空间聚类方法在城市规划和地理信息系统等领域具有重要的应用。
通过空间聚类，可以发现具有相似特征的空间对象，从而更好地理解和分析空间数据。
3. 空间相关性分析- 空间相关性分析是研究空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间相关性分析方法有空间自相关分析和空间回归分析。
空间自相关分析可以帮助分析人员理解空间数据的空间分布模式，了解空间数据之间的依赖关系。
空间回归分析则是研究空间数据之间的线性关系，并进行回归分析。
- 空间数据的相关性分析可以帮助分析人员发现隐藏在数据背后的规律和关系，从而做出更加准确的决策。
4. 空间网络分析- 空间网络分析是研究网络结构和空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间网络分析方法有路径分析、中心性分析和聚类分析。
地理信息技术专业中的空间模式分析方法介绍
地理信息技术专业中的空间模式分析方法介绍地理信息技术（Geographic Information Technology，简称GIT）是一门涉及地理信息数据采集、处理、存储和分析的学科。
在地理信息技术专业中，空间模式分析是一种重要的分析方法，通过研究空间上的模式和趋势，可以揭示出地理现象的规律和特征。
一、空间模式分析的概念和意义空间模式分析是研究地理现象在空间上的分布规律和联系的方法。
通过对地理现象的空间分布和变化进行定量分析，可以揭示出地理现象的内在规律和相互关系，帮助人们深入理解地理现象背后的机制和原因。
空间模式分析在城市规划、环境保护、资源管理等领域具有重要的应用价值，可以辅助决策和改进政策。
二、空间模式分析的方法1. 空间自相关分析空间自相关分析是一种研究地理现象之间相互关联性的方法，常用的指标包括Moran's I和Geary's C等。
该方法可以判断地理现象的空间分布是否存在聚集或离散的趋势，并进一步分析产生这种趋势的原因。
2. 热点分析热点分析是一种用于识别地理现象的高值区和低值区的方法。
通过计算地理现象的聚集程度和统计显著性，可以找到具有显著空间集聚特征的区域，帮助人们更好地理解地理现象的分布规律。
3. 空间插值分析空间插值分析是一种用于预测和推断地理现象在未观测区域的值的方法。
通过已有的空间数据，利用插值方法来推断未知位置的地理现象的数值，从而形成连续的表面，帮助人们更好地理解地理现象的空间分布。
4. 空间关联分析空间关联分析是一种研究地理现象之间关系的方法，常用的指标包括Pearson相关系数和Spearman秩相关系数等。
该方法可以用来判断两个或多个地理现象之间是否存在相关性，进而揭示地理现象的相互依赖关系和影响因素。
三、空间模式分析的应用1. 城市规划空间模式分析可以用于研究城市土地利用的空间分布和格局，揭示城市发展的趋势和特征，为城市规划提供科学的依据和参考。
空间相关和空间自相关
空间相关和空间自相关以空间相关和空间自相关为题，本文将探讨空间相关的概念、应用以及空间自相关的原理和作用。
一、空间相关的概念和应用空间相关是指在地理空间中，不同地点之间存在的相关性。
它是地理学中一个重要的概念，用于描述地理现象在空间上的分布规律和相互关系。
空间相关的研究对于理解地理现象、预测未来趋势以及制定相应的管理和决策非常重要。
空间相关有两种基本形式：正相关和负相关。
正相关表示两个地点的特征值在空间上呈现相似的分布规律，即一个地点的特征值的增加或减少与另一个地点的特征值的增加或减少是同步的。
负相关则表示两个地点的特征值在空间上呈现相反的分布规律，即一个地点的特征值的增加或减少与另一个地点的特征值的增加或减少是相反的。
空间相关的应用广泛，例如在城市规划中，可以利用空间相关分析来确定不同区域的发展趋势和相互关系，从而为城市的合理布局和规划提供科学依据。
在环境保护领域，可以利用空间相关研究分析不同地区的环境污染程度和相互影响，以制定相应的环境保护政策和措施。
在农业生产中，可以利用空间相关分析来确定不同地区的土壤质量和适宜作物的种植，从而提高农业生产的效益。
二、空间自相关的原理和作用空间自相关是指地理现象在空间上的自相关性。
它是空间统计学中的一个重要概念，用于描述地理现象在空间上的自我关联程度。
空间自相关的研究对于揭示地理现象的内在规律和空间结构，以及解释地理现象的空间分布和相互作用机制非常重要。
空间自相关的原理基于地理现象的空间分布规律和相互作用机制。
如果一个地理现象在空间上呈现出聚集的分布规律，即相似的特征值更有可能在空间上相邻地点之间出现，那么可以说这个地理现象具有正的空间自相关。
反之，如果一个地理现象在空间上呈现出分散的分布规律，即相似的特征值更有可能在空间上远离的地点之间出现，那么可以说这个地理现象具有负的空间自相关。
空间自相关的作用是揭示地理现象的空间结构和相互作用机制。
通过空间自相关分析，可以确定地理现象的空间分布规律和相互关系，从而为地理现象的研究和解释提供依据。
如何对地理空间数据进行空间关联分析与挖掘
如何对地理空间数据进行空间关联分析与挖掘在当今信息时代，大数据已成为推动社会发展和经济增长的关键要素之一。
特别是地理空间数据，它蕴含着丰富的信息，可以帮助我们更好地理解和掌握地球上的空间分布规律。
然而，单纯的地理空间数据并不能带来实际的价值，需要通过空间关联分析与挖掘，探索其中的隐藏规律和关联关系，才能为决策提供有力的支持。
空间关联分析是指通过对地理空间数据进行计算和比较，寻找特定地理空间对象之间的关联关系。
一种常见的空间关联分析方法是空间相似度分析。
例如，我们可以使用空间距离来度量两个地理对象之间的相似程度，从而判断它们是否具有关联关系。
另外，还可以通过空间聚类分析，将相似的地理对象聚集在一起，并进一步分析它们之间的关联性。
通过这些空间关联分析方法，我们可以挖掘出地理空间数据中的相关模式和规律。
要对地理空间数据进行空间关联分析与挖掘，首先需要准备和处理好地理空间数据。
地理空间数据主要包括矢量数据和栅格数据。
矢量数据可以用来表示点、线和面等地理对象，而栅格数据则可以用来表示连续变量的分布。
选择合适的数据结构和数据模型，对数据进行清洗和处理，是进行空间关联分析与挖掘的重要基础。
此外，还需要选择合适的算法和工具进行分析。
常用的空间关联分析算法包括空间加权平均、空间聚类和空间自相关性分析等。
例如，空间自相关性分析可以帮助我们发现地理空间数据中的热点区域和冷点区域，从而为城市规划和资源配置提供参考依据。
在进行空间关联分析与挖掘时，还需要考虑数据的准确性和隐私保护。
地理空间数据的准确性是分析结果的基础，而隐私保护则是数据安全与个人隐私的重要保障。
对于地理空间数据的准确性，可以通过数据采集和数据处理的过程中进行质量控制，减少数据误差和偏差。
对于隐私保护，可以采取数据去标识化、数据匿名化和访问权限控制等手段，确保地理空间数据的安全和隐私不受侵犯。
空间关联分析与挖掘在很多领域都有广泛的应用。
在城市规划中，可以利用空间关联分析来寻找适宜的工业园区位置，优化城市交通路网布局，提高城市的整体效益。
统计学中的空间数据分析及其应用
统计学中的空间数据分析及其应用统计学是一门研究数据收集、分析、解释和推断的学科，而空间数据分析则是统计学中的一个重要分支。
空间数据分析涉及到地理位置和空间关系对数据的影响和变化的研究，它帮助我们理解和解释数据在空间上的分布和变化规律。
本文将探讨统计学中的空间数据分析方法及其应用。
一、空间数据分析的基本概念空间数据分析是一种以地理位置为基础的数据分析方法。
在空间数据分析中，我们将数据与地理坐标相关联，通过空间统计方法来探索数据的空间分布特征和空间关联性。
空间数据分析的基本概念包括空间自相关、点模式分析、空间插值和空间回归等。
空间自相关是指数据在空间上的相似性或相关性。
通过计算数据点之间的空间距离和属性相似性，我们可以判断数据是否存在空间自相关。
点模式分析是研究数据点在空间上的分布模式，例如聚集、随机或均匀分布。
空间插值是通过已知数据点的值来推断未知位置的值。
空间回归则是通过考虑空间位置因素来解释数据的变化。
二、空间数据分析的方法1. 空间统计方法空间统计方法是空间数据分析的核心工具之一。
其中最常用的方法是空间自相关分析和地理加权回归分析。
空间自相关分析可以帮助我们确定数据的空间分布模式。
其中最常用的指标是Moran's I指数，它可以衡量数据点之间的空间相关性。
通过计算Moran's I值，我们可以判断数据是聚集、随机还是分散分布。
地理加权回归分析是一种考虑空间位置因素的回归分析方法。
它通过引入空间权重矩阵来考虑数据点之间的空间关系。
地理加权回归分析可以帮助我们解释数据的空间变化，并提供更准确的预测结果。
2. 空间插值方法空间插值是一种通过已知数据点的值来推断未知位置的值的方法。
最常用的空间插值方法包括反距离加权插值、克里金插值和径向基函数插值。
反距离加权插值是一种简单而常用的插值方法。
它根据未知位置与已知位置之间的距离来赋予不同的权重，然后通过加权平均来估计未知位置的值。
克里金插值是一种基于空间自相关的插值方法。
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1.零假设（null hypothesis）：指进行统计检验时预先建立的假设。
在空间统计中，零假设指的就是空间位置在一定区域里面呈现完全随机（均匀）分布。
在检验结果之前，先对这些结果假设一个数值区间，这个区间一般是符合某种概率分布的情况，如果真实结果偏离了设定的区间，就表示发生了小概率事件。
这样原来的假设就不成立了。
如果计算结果落在-2到2之间，就表示假设是可以接受，但是不在这个范围内，就说明发生小概率事件了。
有两种可能：1，假设有错误；2，出现了异常值。
2.z得分（Z scores）表示标准差的倍数标准差：总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根”也就是“标准差能反映一个数据集的离散程度”。
比如z得分是+2.5，得到的结果是标准差的正2.5倍，表示数据已经高度聚集。
反之，如果是-2.5,那么就表示标准差的负2.5倍，就是高度离散的数据。
置信度：数据落在期望区间的可能性在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的6.Moran’s I 法高的自相关性代表了空间现象聚集性的存在，空间自相关分析的主要功能在于同时可以处理数据的区位和属性。
全域型Moran’s I 计算方式是基于统计学相关系数的协方差关系推算出来的。
I 值一定介于-1 到1 之间，大于0 为正相关，且值越大表示空间分布的相关性越大，即空间上聚集分布的现象越明显，反之，值越小代表空间分布相关性小，而当值趋于0 时，代表此时空间分布呈现随机分布的情形。
若I 值大于0，说明相邻地区拥有相似的数据属性，属性值高或低的地区都有聚集现象；若I 小于0，说明相邻地区属性差异大，数据空间分布呈现高地间隔分布的状态；若I 趋近于0，则相邻空间单元间相关低，某空间现象的高值或低值呈无规律的随机分布状态。
若I 值显著大于I 的期望值（I 值为正值且显著），说明两点存在相似关系，若I 值显著小于I 的期望值（I 值为负值且显著），说明两点存在不相似关系。
区域空间自相关值累加之和即全域空间自相关Moran’s I 值。
其对应的公式为：7. 多距离空间聚类分析(Ripley's K 函数)Ripley's K方法是一种点数据模式的分析方法，利用Ripley's K函数对点数据集操作步骤（方法）一、参考文献《多尺度人口增长的空间统计分析》，练习多距离L(d)、全局Moran’I与G*统计量分析，显著性检验的置信区间定义为90%定义工作空间，对province数据添加投影，选择兰勃特投影处理数据，将统计数据汇总连接到省区的shp文件；右键点击“province”，采用Symbology/Quantities/Graduated colors来符号化“人口增长率”字段；观察分布格局；分布格局为：西部部分地区的人口增长率要明显高于东部，如青海，西藏，新疆。
北方地区主要是京津地区增长率较高，南方的上海和广东地区人口增长率高。
由此可知，人口增长率最高的地方主要是发达的地区和贫困地区。
发达地区由于人口迁入导致，而贫困地区是由于出生率高于死亡率导致。
提取质心点，求取点对之间的距离；k(d)函数先利用province计算点距离，最短为30734米，最长为2216312米则步长为十，Beginning_Distance （起算距离）选择30000米，Distance_Increment （递增步长）选择220000米红线是观察值，蓝线是期望值，当观察值在期望值上面的时候，是有集聚关系当观察值处于期望值之下的时候是离散分布。
Global Moran’I分析：通过Morans’I 指数判断可以判断人口增长率是否存在集聚。
Moran’s Index：0.202915大于0，是观测的Moran’s 指数，表示要素呈现空间正相关。
Expected Index-0.030303 小于0，是期望的Moran’s 指数，表示按期望应该是空间负相关。
Variance：0.011789，方差很小接近于0 表示统计值之间差异并不大。
z-score:2.147959，绝对值小于2.58 对应显著性水平，表示正相关不是非常显著。
p-value:0.031717 小于0.1，表示随机分布的可能性小于10%，相关的可能性大于90%。
二、对adabg00数据进行全局与局部的moran I与G统计量分析；拉丁人口分布：进行G统计量分析利用Getis-Ord General G 统计量度量高值或低值的聚集程度。
打开ArcToolbox—Spatial Statistics Tools—Average Patterns—High/Low Clustering (Getis-Ord General G)输入图层选择adabg00.shp，统计的字段是Latino 字段。
勾选Generate Report 选项。
空间关系选择Inverse Distance（反距离），选项还有反距离平方等。
计算距离方法选择欧式距离。
是否进行标准化选择默认NONE。
点击OK。
结果显示：分析：阿达县的拉丁裔人口分布具有空间集聚特征，且是高密度人口和高密度人口聚集。
Expected General G:0.000172，表示期望的G 统计量。
Variance：0.000000，方差很小接近于0 表示统计值之间差异很小。
z-score:3.770902，绝对值大于2.58 对应显著性水平，表示聚集非常显著。
p-value:0.000163 小于0.1，表示随机分布的可能性小于10%，聚集分布的可能性大于90%，即聚集显著。
全局moran I利用全局Moran's I 统计量根据要素位置和属性值测量空间自相关性。
打开ArcToolbox, Spatial Statistics Tools, Average Patterns(分析式), Spatial Autocorrelation (Moran I)输入图层选择adabg00.shp，统计的字段是Latino 字段。
勾选Generate Report 选项。
空间关系选择Inverse Distance（反距离），计算距离方法选择欧式距离。
是否进行标准化选择默认NONE。
点击OK。
分析：阿达县的拉丁裔人口分布具有空间集聚特征，但通过Morans’I 指数无法判断是高密度人口和高密度人口聚集还是低密度人口和低密度人口聚集。
Moran’s Index：0.053588 大于0，是观测的Moran’s 指数，表示要素呈现空间正相关。
Expected Index-0.006849 小于0，是期望的Moran’s 指数，表示按期望应该是空间负相关。
Variance：0.000096，方差很小接近于0 表示统计值之间差异并不大。
z-score:6.164895，绝对值大于2.58 对应显著性水平，表示正相关非常显著。
p-value:0.000000 小于0.01，表示随机分布的可能性小于1%，相关的可能性大于99%。
局部的moran ICluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran's I)该工具是局部Moran I 算法的实现，可以反映要素与周边要素的相似程度打开ArcToolbox, Spatial Statistics Tools, Mapping Clusters, Cluster and Outlier Analysis(Anselin Local Morans I)。
输入图层选择adabg00.shp，统计的字段是Latino 字段。
空间关系选择Inverse Distance（反距离），计算距离方法选择欧式距离。
是否进行标准化选择默认NONE。
点击OK。
打开生成的新图层。
该新图层有147 条记录，8 个字段，若Local Moran's I index为正，说明该点与邻域内点相似，若为负，说明该点与邻域内点相异。
COType_IDW 有4 种结果：HH,HL,LL,LH（HH 代表高高值聚集，LL 代表低低值聚集，HL 代表高值被低值包围，LH 代表低值被高值包围）。
检测该县拉丁裔人口是否存在局部“热点”该工具是局部G 指数的实现，可以反映高值或低值在空间上的聚集区域。
也就是我们常说的热点分析，可用来生成热点图。
输入图层选择adabg00.shp，统计的字段是Latino。
空间关系选择FIXED_DISTANCE_BAND，计算距离方法选择欧式距离。
是否进行标准化选择默认NONE。
点击OK。
打开生成的新图层。
该新图层有147 条记录，6 个字段，在属性表中添加Z 分数和P 值两个字段。
如果Z 值越大且P 值越小，说明为热点区域（即高高值的聚集区域）；如果Z 值很小（为负）且P 值很小，说明为冷点区域（即低低值的聚集区域）。
标准差越小聚集度越高（是热点或冷点的可能性就越大）。
阿达县的拉丁裔人口分布存在局部的“热点”。
三、对deer数据进行基于距离的最近邻分析与L(d)分析；统计检验的置信区间设定为90%。
(1)Average Nearest Neighbor Summary（最近邻统计）信息z-score:-10.955129，绝对值大于2.58 对应显著性水平，在这里表示聚集非常显著。
p-value:0 小于0.01，表示随机分布的可能性小于1%，非随机分布的可能性大于99%，在这里表示聚集非常显著。
Observed Mean Distance:25.313385 Meters，表示观测平均距离值。
Expected Mean Distance:41.983181 Meters，表示期望平均距离值。
Nearest Neighbor Ratio(最近邻指数):0.602491，表示观测平均距离值与期望平均距离的比值。
存在问题与解决办法1.利用k(d)函数计算province点距离的时候，权重字段选择人口增长率的时候，会出现操作失败，当不选择权重字段的时候可以实现。
当不选择权重字段的时候，是没有权重还是说有默认的权重，如果是用默认的权重，那么默认的权重是什么呢？解决办法：通过将province导出后生成新的一个文件重新进行操作，可以实现。
关于是否有默认的权重，不是很清楚，需要咨询老师。
2.红线是观察值，蓝线是期望值，当观察值在期望值上面的时候，是有集聚关系当观察值处于期望值之下的时候是离散分布。
通过右侧这个表还可以发现什么信息，灰色的两条线是什么？该如何准确表达右图的信息？3.希望老师能给讲解一个样本：例如如下的表的信息如何读取，能得到那些规律？Welcome To Download !!!欢迎您的下载，资料仅供参考！。