Пространственная автокорреляция - Статистическое исследование арендного сегмента рынка коммерческой недвижимости Москвы

Как было описано выше, о положительной пространственной автокорреляции можно говорить, если в определенных областях пространства группируются схожие по значению исследуемого признака объекты. В случае отрицательной пространственной автокорреляции группироваться будут объекты с разными значениями признака.

Существует несколько тестов для обнаружения пространственной автокорреляции, например статистика Морана (I) и Джири (C). Статистика Морана используется наиболее часто, так как отражает глобальную пространственную автокорреляцию, кроме того, на его основе можно построить удобную для восприятия диаграмму Морана, которая показывает степень корреляции для каждого объекта.

Статистика Морана в матричной форме рассчитывается следующим образом:

Где число наблюдений, - сумма весов пространственной матрицы, отклонение признака от среднего значения.

Таким образом, индекс Морана показывает степень линейной связи между вектором нормированных значений признака и вектором пространственно взвешенных значений показателяу соседних объектов (Файзлиев [12]). Значения индекса Морана находятся в границах от -1 до 1, при этом значения больше нуля соответствуют положительной пространственной автокорреляции, меньше нуля отрицательной, равные нулю - отсутствию автокорреляции.

Похожие статьи




Пространственная автокорреляция - Статистическое исследование арендного сегмента рынка коммерческой недвижимости Москвы

Предыдущая | Следующая