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我正在尝试对我正在测试的模型进行一些模拟，这些模型既有系统发育网络又有地理网络。

我希望独立测试这些效果，以比较每个维度上的方法估计能力。但是，我无法生成显示显着地理空间自 = 相关性的连续变量。到目前为止，我使用了年平均温度（这是国家级数据），但这并不能让我控制空间自相关的大小。还有一个缺点是不知道空间自相关的真实值。

我有一个经度和纬度点列表，我想知道是否有一种简单或通用的方法来生成一个显示空间自相关的连续响应变量，并能够控制该相关性的大小？但是，最好在 R 中，只要它们可以转换为与 R 兼容的格式，其他方法也是可以接受的。

任何建议将不胜感激，请询问是否有任何信息对您有所帮助。

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遵循 Dormann 等人的方法。（2007），你可以这样做：

N <- 3000
p <- 1/N

# generate some points
set.seed(1234)
x.coord <- runif(N,0,100)
y.coord <- runif(N,0,100)
points <- cbind(x.coord,y.coord)

# distance matrix between points
Dd <- as.matrix(dist(points))

# weights matrix
w <- exp(-p * Dd)
Ww <- chol(w)

# errors
z <- t(Ww) %*% rnorm(N,0,1) 

# plot
df <- data.frame(x = x.coord, y = y.coord, z = z)
require(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = x, y = y, col = z)) +
  geom_point() +
  scale_colour_gradient(low="red", high="white")

其中变量 p 控制自相关的大小（这里我将其设置为 1/3000 = 0.000333）。p = 0 将没有相关性。 在此处输入图像描述

参考文献：Dormann, CF, McPherson, JM, Araujo, MB, Bivand, R., Bolliger, J., Carl, G., … Wilson, R. (2007)。在物种分布数据分析中解释空间自相关的方法：综述。生态学，30（5），609-628。

于 2013-10-25T11:12:27.727 回答