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サンプリング エリア全体の光の値に対して空間的自己相関 (SAC) を実行しようとしています。私はいくつかの検索を行い、Moran の I (ape パッケージ内) が R で SAC を実行するために使用される一般的なツールであることを発見しました。ただし、コードを実行しましたが、R が意図したとおりに機能しているかどうかは完全にはわかりません。コードは壊れませんが、Moran.I 関数を使用して変数 (変換された光の値) を入力しました。

Moran.I (ovenbird$ARCSINE.SQRT.TRAN, ld.dist.mat)

私の距離行列 (ld.dist.mat) は、グリッド上のすべての点 (AO) 間の距離の行列です。次のようになります。

      A     B     C     D     E     F     G     H     I     J    K     L     M     N     O
A  0.00  5.00 10.00  2.50  5.59 10.31  5.00  7.07 11.18  7.50 9.01 12.50 10.00 11.18 14.14
B  5.00  0.00  5.00  5.59  2.50  5.59 11.18  5.00 11.18  9.01 7.50  9.01 11.18 10.00 11.18
C 10.00  5.00  0.00 10.31  5.59  2.50 11.18  7.07  5.00 12.50 9.01  7.50 14.14 11.18 10.00
D  2.50  5.59 10.31  0.00  5.00 10.00  2.50  5.59 10.31  5.00 7.07 11.18  7.50  9.01 12.50
E  5.59  2.50  5.59  5.00  0.00  5.00  5.59  2.50  5.59 11.18 5.00 11.18  9.01  7.50  9.01
F 10.31  5.59  2.50 10.00  5.00  0.00 10.31  5.59  2.50 11.18 7.07  5.00 12.50 11.18  7.50
G  5.00 11.18 11.18  2.50  5.59 10.31  0.00  5.00 10.00  2.50 5.59 10.31  5.00  7.07 11.18
H  7.07  5.00  7.07  5.59  2.50  5.59  5.00  0.00  5.00  5.59 2.50  5.59 11.18  5.00 11.18
I 11.18 11.18  5.00 10.31  5.59  2.50 10.00  5.00  0.00 10.31 5.59  2.50 11.18  7.07  5.00
J  7.50  9.01 12.50  5.00 11.18 11.18  2.50  5.59 10.31  0.00 5.00 10.00  2.50  5.59 10.31
K  9.01  7.50  9.01  7.07  5.00  7.07  5.59  2.50  5.59  5.00 0.00  5.00  5.59  2.50  5.59
L 12.50  9.01  7.50 11.18 11.18  5.00 10.31  5.59  2.50 10.00 5.00  0.00 10.31  5.59  2.50
M 10.00 11.18 14.14  7.50  9.01 12.50  5.00 11.18 11.18  2.50 5.59 10.31  0.00  5.00 10.00
N 11.18 10.00 11.18  9.01  7.50 11.18  7.07  5.00  7.07  5.59 2.50  5.59  5.00  0.00  5.00
O 14.14 11.18 10.00 12.50  9.01  7.50 11.18 11.18  5.00 10.31 5.59  2.50 10.00  5.00  0.00

私の質問は、グリッド上のどのポイントが各ライト値に関連付けられているかを R がどのように知るかです。私はこれprint(Moran.I)を理解しようとしましたが、昨年の秋（2012年）からプログラミングを始めたばかりで、関数を解釈する方法を知るほどRに精通していません。また、R が正しい方法でライト値を識別していない場合、どうすれば修正できますか?

どんな助けでも大歓迎です。

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以下のコードを使用して、モランの測定を使用して空間的自己相関のグローバルおよびローカル測定を取得するには、次の操作を実行できます。

library(raster)
r  <-  raster(nrows=10,  ncols=10)
r[]  <-  1:ncell(r)
Moran(r) #this is the global index of autocorrelation
x1  <-  MoranLocal(r) #local measure of autocorr as a raster object that can be plotted
plot(x1) #this will plot the autocorrelation raster results

Geary の自己相関測定の場合:

Geary(r) #this is the global index of autocorrelation
x1  <-  GearyLocal(r) #local measure
plot(x1)
于 2013-03-29T21:48:35.163 に答える