是一种统计学方法,用于评估空间数据的空间自相关性。它是蒙特卡罗模拟的一种应用,通过随机重排观测值的空间位置,来破坏原始数据的空间结构,然后重新计算统计指标,以比较原始数据与随机数据之间的差异。
空间分离的蒙特卡罗检验可以帮助我们确定空间数据中是否存在空间自相关性,即观测值在空间上是否呈现出聚集或分散的趋势。它可以用于各种领域,如地理信息系统、环境科学、社会学等。
在进行空间分离的蒙特卡罗检验时,通常需要考虑以下几个步骤:
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