r - 如何通过 R 中的 Geary's C 计算局部自相关？

Question

使用 spdep 包中的 localmoran() 函数可以很容易地通过 Moran's I 计算局部自相关。但是是否可以计算 R 中局部自相关的 Geary 系数？我知道这在 GeoDa 中是可能的，但我不知道如何在 R 中做到这一点。

Answer 1

要计算本地 Geary 的 C，到目前为止，R 中还没有函数或包可以做到这一点（实际上有函数 usdm::lisa()，但它为 Raster 数据计算它）。我为此创建了一个简单的脚本，并将其与 GeoDa 进行了比较，并且值相似。它是这个：

Map < rgdal::readOGR("./Map.shp")
neighbours <- spdep::poly2nb(Map)
wq <- spdep::nb2listw(neighbours,style = "W")
W.matrix <- as(wq, "CsparseMatrix") # Matrix of space weights - queen
var <- scale(Map$var)[,1]
n <- length(Map) # number of neighbourhoods or polygons

CG <- numeric(n) 
for (i in c(1:n)) {
  CG[i] <- sum(W.matrix[i,] * (var [i] - var)^2)
}

这给了我们当地的 Geary's C，但要知道它是否显着，有必要执行置换检验。我建议阅读 Luc Anselin（2018 年）的文章“多元空间关联的局部指标：扩展 Geary 的 c”。