コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

モラン指数の時空間シミュレーション結果を分析するための新しい方法

バサム S、オスマン N、ハイサム S

モラン指数は、空間的自己相関を測定する統計であり、空間内のオブジェクトの分散（またはクラスタリング）の程度を定量化します。一般的なエリアの2次元にわたるデータ分析では、単一のモラン統計では、近隣のエリアに共有されている広がり、動作、特徴、または潜在的な表面を識別するのに不十分であることがわかります。別の方法では、一般的なエリアを分割し、結果として得られる各サブエリアのモラン統計を使用して、近隣エリアの特徴を識別します。この論文では、空間ポアソン点過程に時間変数を追加します。このシミュレーションの結果に基づいて、近隣エリアのモラン統計の変動を調査し、関連する分析のアプローチを提案します。この研究の結果は、暗黙の正規性の仮定を含む方法を使用する場合、時空間データの取り扱いに注意を払うことが重要であることを強調しています。