局部莫兰指数是一种应用于空间数据的统计学方法，用于衡量某个地点周围其它地点的相似性程度。
一、局部莫兰指数公式
def local_moran_i(data, weights, index):
w_i = weights[index]
vd = np.sum(weights)
z = (data - np.average(data)) / np.std(data)
return (w_i * z * (weights.dot(z))) / (vd * np.var(z))
其中data表示空间变量的观测值，weights表示空间权重矩阵，index表示中心区域的索引。
二、全局莫兰指数
局部莫兰指数是全局莫兰指数在局部区域上的延伸。全局莫兰指数能够衡量整个区域的空间自相关性，其计算公式如下：
def global_moran_i(data, weights):
z = (data - np.average(data)) / np.std(data)
return z.dot(weights.dot(z)) / (np.sum(weights) * np.var(z))
三、局部莫兰指数计算公式
局部莫兰指数计算公式与全局莫兰指数计算公式类似，区别在于它只计算中心区域与周围区域之间的空间自相关性：
def local_moran_i(data, weights, index):
# 计算中心区域的权重
w_i = weights[index]
# 计算未归一化的权重总和
vd = np.sum(weights)
# 计算标准化后的空间变量值
z = (data - np.average(data)) / np.std(data)
# 计算局部莫兰指数
return (w_i * z * (weights.dot(z))) / (vd * np.var(z))
四、局部莫兰指数含义
局部莫兰指数反映了某个地点与周围地点之间的空间相关性程度。
五、置信水平
置信水平是指在统计推断中对于假设是否成立的认可程度。
六、局部莫兰指数概念
局部莫兰指数的概念是指在空间数据的分析中，通过比较某个地点与周围地点之间的相似性程度，得到空间相关性的一种统计学指标。
七、局部莫兰指数的取值范围
局部莫兰指数的取值范围在-1到1之间，其中正值表示正相关，负值表示负相关。
八、局部莫兰指数含义
当局部莫兰指数接近1时，表示该地点与周围地点之间的空间相关性非常强；当局部莫兰指数接近0时，表示该地点与周围地点之间的空间相关性非常弱；当局部莫兰指数接近-1时，表示该地点与周围地点之间的空间相关性非常强，但是是负相关。
九、局部莫兰指数如何解读
局部莫兰指数需要根据具体的空间数据和业务背景来进行解读。例如，对于城市人口密度分布来说，局部莫兰指数高的区域表示该区域周围的其他地点与该区域之间的人口密度分布非常相似，可以表示该区域是一个热点区域。
十、局部莫兰指数不显著
当局部莫兰指数不显著时，表示该区域周围的其他地点与该区域之间的空间相似性程度与随机分布的相似性没有显著区别。
十一、局部莫兰指数散点图
使用局部莫兰指数散点图可以更好地呈现局部莫兰指数之间的相关性。下面是一个使用PySAL库绘制局部莫兰指数散点图的示例代码：
import pysal
from pysal.viz import mapclassify
# 加载空间数据
data = pysal.examples.get_path("columbus.dbf")
# 加载空间权重矩阵
weights = pysal.weights.Queen.from_shapefile(pysal.examples.get_path("columbus.shp"))
# 计算局部莫兰指数
lm = pysal.Moran_Local(y, weights)
# 绘制局部莫兰指数散点图
fig, ax = pysal.viz.mapclassify.plot_local_autocorrelation(gi, columbus_shp, "CRIME")
plt.show()
十二、结论
局部莫兰指数是一种应用于空间数据的统计学方法，能够衡量某个地点周围其它地点的相似性程度。它可以帮助我们了解空间数据之间的相似性和相关性，为城市规划、社会经济发展等领域提供参考。
