# R语言实现空间自相关分析指南
## 引言
空间自相关分析是地理信息系统（GIS）和空间数据分析中的一个重要概念。它用于研究空间数据中变量之间的关系，特别是变量在空间上是否存在显著的相关性。本文将指导您如何在R语言中实现空间自相关分析，包括所需的步骤和代码示例。
## 流程概述
为方便理解，以下是进行空间自相关分析的基本流程。
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-30 05:05:30
367阅读
什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。为什么用python用两个字总结“情怀”，爱屋及乌，个人比较喜欢python，就用python撸了。能做时间序列的软件很多，SAS
摘 要 空间关联现象普遍存在于地理学的研究之中。笔者首先从对地理学第一定律的阐释出发，说明了空间集聚产生的原因以及使用经典统计可能带来地理研究中的错误结 论，指出研究空间关联的必要性与实际意义；进而分别从国外研究和国内研究两个角度，较为详尽地回顾了空间关联研究的发展过程，从中得出结论：当前空间关联 的研究日趋成熟，应用逐渐广泛；国内研究起步较晚，但已逐渐显示出乐观的研究与应用前景。在对
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2024-10-09 21:07:48
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Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3]; xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000 自相关函数是信号间隔的函数，间隔有正负间隔，所以n个长度的信号，有2n-1个自相关函数值，分别描述的是不同信号间隔的相似程度。 比如，上面
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2023-11-20 17:18:57
167阅读
文章目录1 对数收益率时序可视化2 平稳性及白噪声检验2.1 平稳性检验2.2 白噪声检验3 模型定阶3.1 ACF、PACF图定阶3.2 EACF表定阶3.2.1 EACF简表3.2.2 EACF表4 模型拟合5 残差检验6 模型优化7 模型预测 该篇文章实现了对深证综指收益率数据进行ARIMA建模及预测，包括对原始收益数据的处理；平稳性及白噪声检验；ACF/PACF定阶；EACF表定阶；模型
# R语言自相关检验科普文章
自相关检验是时间序列分析中的重要步骤之一，它有助于我们了解数据的结构以及变量之间的关系。在R语言中，我们可以使用多种方法进行自相关检验，比如自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。本文将介绍自相关检验的基本概念，并通过示例代码为您展示如何使用R进行自相关检验。
## 自相关的定义
自相关（Autocorrelation）是指同一变量在不同时间点之间的相关
原创
2024-08-19 07:27:07
187阅读
# R语言空间自相关分析与热点分析
空间自相关分析和热点分析是地理信息系统（GIS）和统计学领域的重要工具，它们用于识别和理解空间数据中的模式及趋势。在这篇文章中，我们将介绍如何使用R语言进行空间自相关分析，并展示如何绘制饼状图来可视化结果。
## 1. 什么是空间自相关分析？
空间自相关分析用于评估地理现象在空间上的聚集程度。简言之，它帮助我们理解某一特征在空间上的分布是否随机。最常用的空
原创
2024-09-14 04:42:31
440阅读
1 之前说过，运用统计分析常用的观测方式（观测尺度、观测量度）有均值、方差、协方差、自相关、偏相关。但是对于像时间序列这样一维的数据构成特点。有自有的自协方差、自相关和自偏相关，方式和方法也是引用统计分析的度量方式，根据均值为0，方差为常数等特点，略加改变，形成时间序列这种数据特有的一种“自”度量方式。2 关于自协方差这块，我们可以看一下这两个公式： 3 关于自相关这块儿，我们也可
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2024-05-14 19:32:43
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2023-12-25 07:06:49
11阅读
注意：不同于异方差问题，本篇中的自相关处理均基于时间序列数据，因为一般自相关问题往往出现在时间序列数据中，且在面板数据中出现的异方差、自相关问题往往直接运用聚类标准误即可解决。（且陈强老师提供的自相关检验法是无法用在面板数据中的，异方差的检验可以）自相关问题的产生，OLS估计量仍然是无偏、一致的，且服从渐进正态分布，但是t检验、F检验均会失效。常见案例：时间序列中存在的数据持久性或连续性截面数据中
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2023-12-12 14:57:58
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空间自相关是什么？在空间中，某一空间单元和其周围的其它空间单元，就空间单元中的某种属性存在相关性，称为空间自相关。如长江三角洲、珠江三角洲地区经济高度发达，企业产业链在地理临近区域之间紧密联系，表现出高度的空间聚集性和空间正相关性。如何产生的？主要有以下几个方面：空间分组空间交互空间扩散如何度量？可以用Moran's I进行检验，其数学公式如下：\(Moran's I=\frac{N}{\sum
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2023-09-12 11:19:15
148阅读
目录1 概念2 自相关函数2.1 定义2.2 性质3 互相关（cross-correlation）函数3.1 定义3.2 性质3.3 线性互相关（linear cross-correlation）3.4 循环互相关（Circular Cross-Correlation）的定义和计算3.5 用线性互相关处理周期性信号3.6 相关问题QA3.7&nbs
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2024-08-29 22:34:57
79阅读
题目 今天来用自助法评估一下ISLR 程序包中的 Portfolio (金融资产)数据集的预测函数相关资料 自助法（Bootstraping）是另一种模型验证（评估）的方法（之前已经介绍过单次验证和交叉验证）。其以自助采样（Bootstrap Sampling）为基础，即有放回的采样或重复采样。（注：这是一种样
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2023-11-12 13:38:39
278阅读
corrplot包与ggcorrplot相关图（一）corrplot包与ggcorrplot相关图（二）R语言可视化（十五）：相关性图绘制参数解释：R语言corrplot示例1# install.packages("corrplot")
library(corrplot)
library(ggplot2)
library(ggcorrplot)
data("mtcars")
corr <-
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2023-06-25 15:01:21
836阅读
参考书目：《R语言实战》（其实我不太清楚实际回归时各种检查和操作的一个整体，因而本篇内容很混乱，主要简单介绍方法及其R语言代码为主，类似我个人的一个课堂笔记，但我本人知识储备有限，所以难免会有许多错误，欢迎大家评论指出和讨论）目录一、数据集介绍1.1各个属性介绍1.2描述性统计二、基础回归2.1高斯马尔可夫假定：G-M假定2.2基本模型：OLS估计2.3GLS估计三、异常点检验+影响分
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2023-12-12 10:52:31
162阅读
空间自相关指数又称莫兰指数，是空间分析常采用的指标，但是使用不同软件计算出的莫兰指数有时会不一致，这是因为不同软件设定的默认选项不一样。本篇介绍如何在R语言中计算莫兰指数和局部莫兰指数，使用的工具包为spdep。该包名称是“Spatial Dependence”的缩写，是R语言中专门做空间相关性分析的工具包。在spdep中，计算莫兰指数的过程分为三个步骤，即根据矢量对象创建空间邻接矩阵、根据邻接矩
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2023-09-15 21:51:04
885阅读
空间自相关是指一些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，如生物多样性指数较高只是因为周边的值较高影响所致，所以要尽量避免这一效应，虽然最近有文章探讨排除与否好像不是很大……言归正传，排除的方法很多，在R里面有相应的包，但是往往数据整理需要一定功夫，不如SAM(http://www.ecoevol.ufg.br/sam/)软件来的快，所以本文讲述一下如何用SAM软件来做。 1
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2024-02-02 07:30:54
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1、空间统计基础1.1空间统计概述1.2空间自相关空间自相关是空间统计分析理论与方法构建的基础，也是地理学第一定律的主要呈现形式，即距离越近的地理事物越相似，而距离越远的地理事物差异越大。1.2.1全局空间自相关全局空间自相关是度量要素全局空间分布模式的分析模型。全局空间自相关使用最广泛的模型为Global Moran's I，通过此指数，可以在全局层面度量地理要素所呈现的是聚类模式、随机模式还是
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2024-04-10 10:06:25
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偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，判定指标是相关系数的R值。在GIS中，偏相关分析也十分常见，我们经常需要分析某一个指数与相关环境参数的相关程度，例如NDVI与气温，降水，地形之间的相关系数。这与我们日常研究息息相关，因此掌握偏相关分析，对我们GISers比较重要。虽然目前网络上有许多教程，但大部分是针对三个变量，且需要收
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2024-06-01 07:20:58
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什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。为什么用python 用两个字总结“情怀”，爱屋及乌，个人比较喜欢python，就用python撸了。能做时间序列的软件很多，S
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2024-08-25 12:50:45
29阅读
