Aide à l’interprétation des résultats du I de Moran et du C de Geary

Comment interprétez-vous les résultats de Moran I ?

Si les valeurs de l’ensemble de données ont tendance à se regrouper dans l’espace (les valeurs élevées se regroupent près d’autres valeurs élevées ; les valeurs faibles se regroupent près d’autres valeurs faibles), l’indice de Moran sera positif. Si les valeurs élevées repoussent les autres valeurs élevées et ont tendance à se trouver près des valeurs faibles, l’indice sera négatif.

Quelle est l’interprétation des statistiques des tests de Moran et de Geary ?

Les statistiques I de Moran et c de Geary sont calculées pour des incréments de 50 miles allant de 50 à 250 miles. Pour chacun de ces incréments, le c de Geary est inférieur à 1, et le I de Moran est supérieur à la valeur attendue. Ces résultats indiquent qu’il existe une autocorrélation spatiale positive.

Quelle est la différence entre Moran I et Geary C ?

Le I de Moran est une mesure de l’autocorrélation spatiale globale, tandis que le C de Geary est plus sensible à l’autocorrélation spatiale locale. Le C de Geary est également connu sous le nom de ratio de contiguïté de Geary ou simplement de ratio de Geary.

Que vous dit l’I de Moran ?

Qu’est-ce que le I de Moran ? Le I de Moran est un coefficient de corrélation qui mesure l’autocorrélation spatiale globale de votre ensemble de données. En d’autres termes, il mesure la similitude d’un objet avec les autres objets qui l’entourent. Si les objets sont attirés (ou repoussés) les uns par les autres, cela signifie que les observations ne sont pas indépendantes.

Comment interpréter les valeurs d’autocorrélation ?

Test d’autocorrélation

Les valeurs proches de 0 indiquent un degré plus élevé de corrélation positive, les valeurs proches de 4 indiquent un degré plus élevé d’autocorrélation négative, tandis que les valeurs proches du milieu suggèrent une autocorrélation moindre.

Comment interpréter une autocorrélation positive ?

Comme la corrélation, l’autocorrélation peut être positive ou négative. Elle va de -1 (autocorrélation parfaitement négative) à 1 (autocorrélation parfaitement positive). L’autocorrélation positive signifie que l’augmentation observée dans un intervalle de temps entraîne une augmentation proportionnelle de l’intervalle de temps décalé.
 

Que signifie une autocorrélation spatiale positive ?

Une autocorrélation spatiale positive signifie que les valeurs géographiquement proches d’une variable ont tendance à être similaires sur une carte : les valeurs élevées ont tendance à être situées près des valeurs élevées, les valeurs moyennes près des valeurs moyennes et les valeurs faibles près des valeurs faibles.

L’autocorrélation spatiale est-elle bonne ou mauvaise ?

« Tout est lié à tout le reste, mais les choses proches sont plus liées que les choses éloignées. » On parle d’autocorrélation spatiale positive lorsque des valeurs similaires se regroupent sur une carte. On parle d’autocorrélation spatiale négative lorsque des valeurs dissemblables sont regroupées sur une carte.
 

Comment évaluer l’autocorrélation spatiale ?

Citation de la vidéo :

Qu’indique ce rapport d’autocorrélation spatiale ?

L’autocorrélation spatiale indique s’il y a regroupement ou dispersion dans une carte. Alors qu’un I de Moran positif indique que les données sont groupées, un I de Moran négatif implique que les données sont dispersées.
 

Qu’est-ce qu’une grappe haute-haute ?

Only High-High Cluster. Un endroit où le seul type statistiquement significatif à travers le temps a été les High-High Clusters. Seulement les valeurs aberrantes High-Low. Emplacement où le seul type statistiquement significatif dans le temps a été celui des valeurs aberrantes hautes et basses.

Quelle est la fourchette théorique de la statistique globale du I de Moran ?

Les valeurs de I sont généralement comprises entre -1 et +1. Les valeurs significativement inférieures à -1/(N-1) indiquent une autocorrélation spatiale négative et les valeurs significativement supérieures à -1/(N-1) indiquent une autocorrélation spatiale positive.