全局莫兰指数（Global Moran's I）是空间自相关性分析中常用的指标，用于衡量空间数据分布的聚集程度。
一、全局莫兰指数计算公式
全局莫兰指数的计算公式如下：
Moran’s I = (n / (∑(wij)))*(∑((wij)*(Zi-Zbar)*(Zj-Zbar))) / (S0*(∑(Zi-Zbar)²))
其中，n是要素个数；wij是权重矩阵中i和j的权重；Zi和Zj是要素i和j的属性值；Zbar是所有要素的属性值的均值；S0是所有权重值的和。
二、全局莫兰指数0.7以上正常吗
对于全局莫兰指数而言，数值越大表示空间自相关性越强，通常认为0.5以下为负相关，0.5到0.7为不相关，0.7以上为正相关。
但是，这个分类标准并不适用于所有情况。具体情况需要结合实际数据集的特点进行分析、判断和有效解释。
三、全局莫兰指数公式
全局莫兰指数的计算公式已在第一部分中给出。
四、全局莫兰指数和局部莫兰指数公式
除了全局莫兰指数，还有局部莫兰指数，它能够衡量某一个区域内的聚集程度。
局部莫兰指数的计算公式如下：
Zi = (Xi-Xbar) / S Li = ∑(wij*Zi) / ∑(wij) Ii = (n / S0)*(∑(wij)*LZi) / (∑(Zi-Zbar)²)
其中，Zi是标准化的属性值；Xi是原始的属性值；Xbar是所有要素的属性值的平均值；S是所有要素的属性值的标准差；wij是权重矩阵中i和j的权重；Li是i点的局部指数；Ii是i点的局部莫兰指数；LZi是i点所有邻居的局部指数的平均值。
五、全局莫兰指数z是什么
全局莫兰指数z值是统计学中常用的指标之一，表示莫兰指数的偏差程度。如果计算得到的全局莫兰指数z值比较大，说明空间数据分布的聚集程度较大，反之，说明数据存在离散分布的情况。
全局莫兰指数z值的计算公式如下：
z = (I - E(I)) / StdDev(I)
其中，I是计算得到的全局莫兰指数，E(I)是全局莫兰指数的期望值，StdDev(I)是全局莫兰指数的标准差。
六、局部莫兰指数和全局g指数差别
全局莫兰指数是衡量整个数据集的空间自相关性的指标，而局部莫兰指数则是衡量每个样本或区域的空间自相关性的指标。因为它们针对的对象不同，所以它们的计算方法以及解释含义也有所不同。
全局g指数是全局莫兰指数的改进版本，可以避免因为空间自相关性高而导致结果错误的情况。其计算方法与全局莫兰指数相似，具体可查看相关代码实现。
七、全局莫兰指数stata
Stata是一款常用的统计分析软件，使用它计算全局莫兰指数需要使用spmorran命令，并输入相关参数。具体示例代码如下：
use "data.dta", clear spmorran varname, aspatial
其中，data.dta是要进行空间自相关性分析的数据集名，varname是要进行空间自相关性分析的变量名称，aspatial表示是否考虑地理空间关系。
八、全局莫兰指数大于0.05怎么办
如果全局莫兰指数大于0.05，表明数据存在较强的空间自相关性，需要重点考虑空间数据分布的聚集程度。具体对策可能包括：
1、进行模型校正： 考虑到全局莫兰指数大于0.05的数据模型建立可能会出现问题，需要进行模型校正或改进，以适应空间数据的特征。
2、进一步分析空间差异： 可以通过空间数据的聚类、特征变量等方面进一步分析数据的空间差异，理解分析结果并得出更针对性的结论。
3、结合其他数据进行分析：如果能够结合其他数据集进行分析，对于空间数据的分析和判断会更加准确、可靠，建议结合其他数据进行分析。
九、全局莫兰指数是什么
全局莫兰指数是表示空间自相关性的指标之一，通常用于研究空间数据的聚集程度。该指标的范围是[-1,1]，其中0表示空间分布随机，正数表示聚集性，负数表示离散性。具体数值越大表示聚集性越强。
十、全局莫兰指数结果解读
通常情况下，根据全局莫兰指数结果的正负性及值的大小可以得出以下结论：
1、正值： 表示样本存在空间自相关性；
2、负值： 表示样本存在空间相异性；
3、0值： 表示样本存在随机性。
同时，全局莫兰指数的数值大小也反映着空间数据的紧密程度。值越大表示空间数据越紧密，反之，表示空间数据存在较大的离散性。
根据具体的情况，还需要结合其他因素进行分析、判断，以得出具有针对性和可操作性的结论。
