Как получить коррелограмму, используя значения Морана I на разных расстояниях лага
Я новичок в расчете этих значений, и мне трудно понять, как рассчитать (глобальное?) Значение Морана I для растущего соседнего расстояния между точками. В частности, я не совсем уверен, как установить это расстояние лага / соседа, чтобы я мог построить коррелограмму.
У меня есть данные для изменения одного параметра в 2D-списке (матрице). Это может быть нанесено просто в виде цветовой диаграммы, где оси представляют точки / пиксели в каждом направлении изображения, а цветовая карта показывает значение этого параметра для каждого блока на 2D-поверхности. Поскольку они, кажется, сгущаются, я хотел бы видеть, как долго эта "длина сгустка параметров" использует коррелограмму.
До сих пор мне удалось создать еще один цветовой график, который я не знаю точно, как интерпретировать.
y = 2D_Array
w = pysal.lat2W(rows,cols,rook=False,id_type="float")
lm = pysal.Moran_Local(y,w)
moran_significance = np.reshape(lm.p_sim,np.shape(ListOrArray))
plt.imshow(moran_significance)
Мне также удалось получить глобальное значение Морана I, преобразовав 2D_Array в одномерный список.
y = 1D_List
w = pysal.lat2W(rows,cols)
mi = pysal.Moran(y,w,two_tailed=False)
Но что я действительно ищу, так это то, как я изменяюсь, когда смотрю, как изменяется параметр для соседа n = 1,2,3,4,... где n = 1 - ближайший сосед, а n = 2 - следующий ближайший и тд. Вот пример того, что я хотел бы: https://creativesciences.files.wordpress.com/2015/05/morins-i-e1430616786173.png