Autocorrelación espacial (I de Moran global) (Estadística espacial)

Resumen

Mide la autocorrelación espacial en base a las ubicaciones de entidades y los valores de atributo mediante la estadística I de Moran global.

Puede acceder a los resultados de esta herramienta (incluido el archivo de informe opcional) desde la ventana Resultados. Si deshabilita el procesamiento en segundo plano, los resultados también se escriben en el cuadro de diálogo Progreso.

Más información sobre cómo funciona Autocorrelación espacial (I de Moran global)

Ilustración

Uso

• La herramienta Autocorrelación espacial devuelve cinco valores: índice I de Moran, índice esperado, varianza, puntuación z y valor P. Se puede acceder a estos valores en la ventana Resultados y los mismos también se transmiten como valores de salida derivados para uso potencial en modelos o secuencias de comandos. Opcionalmente, esta herramienta creará un archivo HTML con un resumen gráfico de los resultados. Haga doble clic en el archivo HTML de la ventana Resultados para abrir el archivo HTML en el navegador de Internet predeterminado. Haga clic con el botón derecho del ratón en la entrada Mensajes de la ventana Resultados y seleccione Ver para mostrar los resultados en el cuadro de diálogo Mensaje. Si ejecuta esta herramienta en primer plano, también se mostrarán los valores de salida en el cuadro de diálogo de progreso.

  

  Nota:

  • Si esta herramienta es parte de una herramienta de modelo personalizado, el vínculo HTML sólo aparece en la ventana Resultados si se establece como un parámetro de modelo antes de ejecutar la herramienta.
  • Para obtener una mejor visualización de gráficos HTML, asegúrese de que su monitor esté configurado a 96 DPI.

• Dado un conjunto de entidades y un atributo asociado, la herramienta Autocorrelación espacial evalúa si el patrón expresado está agrupado, disperso o es aleatorio. Cuando la puntuación z y el valor P indican una significancia estadística, un valor positivo del índice I de Moran indica una tendencia hacia el clustering mientras que un valor negativo del índice I de Moran indica una tendencia hacia la dispersión.

• La herramienta I de Moran global calcula una puntuación z y un valor P que le indican si puede rechazar la hipótesis nula. En este caso, la hipótesis nula establece que los valores de entidades están distribuidos en forma aleatoria a lo largo del área de estudio.

• La puntuación z está basada en el cálculo de la hipótesis nula de aleatorización. Para obtener más información sobre las puntuaciones z, consulte ¿Qué es una puntuación z? ¿Qué es un valor P?

• El Campo de entrada debe contener una variedad de valores. La operación matemática para esta estadística requiere cierta variación en la variable analizada; no puede resolver si todos los valores de entrada son 1, por ejemplo. Si desea utilizar esta herramienta para analizar el patrón espacial de los datos de incidentes, considere agregar los datos de incidentes.

• Los cálculos basados en la distancia euclidiana o de Manhattan requieren datos proyectados para medir distancias correctamente.

Herencia:

En ArcGIS 10, el resultado gráfico opcional ya no se muestra automáticamente. En cambio, se crea un archivo HTML que resume los resultados. Para ver los resultados, haga doble clic en el archivo HTML de la ventana Resultados. Es posible que sea necesario reconstruir las secuencias de comandos o las herramientas de modelo personalizadas anteriores a ArcGIS 10 que utilizan esta herramienta. Para reconstruir estas herramientas personalizadas, ábralas, quite el parámetro Mostrar resultados de forma gráfica y vuelva a guardarlas.

• Esta herramienta creará opcionalmente un archivo HTML que resume los resultados. Los archivos HTML no aparecerán automáticamente en la ventana Catálogo. Si desea que los archivos HTML se muestren en Catálogo, abra la aplicación ArcCatalog, seleccione la opción de menú Personalizar, haga clic en Opciones de ArcCatalog y seleccione la pestaña Tipos de archivo. Haga clic en el botón Nuevo tipo y especifique HTML para Extensión de archivo.

  

• Los centroides de entidad se utilizan en los cálculos de distancia para las entidades de línea y polígono. Para multipuntos, polilíneas o polígonos con varias partes, el centroide se calcula utilizando el centro medio ponderado de todas las partes de entidad. La ponderación para las entidades de punto es 1, para las entidades de línea es longitud y para las entidades de polígono es área.

• Su elección del parámetro Conceptualización de relaciones espaciales deberá reflejar relaciones inherentes entre las entidades que analiza. Cuanto más pueda modelar de manera realista cómo interactúan mutuamente las entidades en el espacio, más precisos serán sus resultados. Las recomendaciones se describen en Seleccionar una conceptualización de relaciones espaciales. Aquí le presentamos algunas sugerencias adicionales:

  • FIXED_DISTANCE_BAND

    La Banda de distancia o distancia de umbral predeterminada garantizará que cada entidad tenga un vecino como mínimo, lo cual es importante. Sin embargo, generalmente, este valor predeterminado no es la distancia más apropiada que se debe utilizar para el análisis. En Seleccionar un valor de banda de distancia fija se describen estrategias adicionales para seleccionar una escala apropiada (banda de distancia) para su análisis.

  • INVERSE_DISTANCE o INVERSE_DISTANCE_SQUARED

    Cuando se introduce cero para el parámetro Banda de distancia o distancia de umbral, se considera que todas las entidades son vecinas de las demás entidades; cuando este parámetro se deja en blanco, se aplica la distancia predeterminada.

    Los pesos de las distancias menores que 1 se vuelven inestables cuando se invierten. Por consiguiente, a los pesos de entidades separadas por menos de 1 unidad de distancia (comunes en las proyecciones del Sistema de coordenadas geográficas), se les da un peso de 1.

    Precaución:

    No se recomienda el análisis de entidades con una proyección del Sistema de coordenadas geográficas cuando se selecciona un método de conceptualización espacial basado en la distancia inversa (INVERSE_DISTANCE, INVERSE_DISTANCE_SQUARED o ZONE_OF_INDIFFERENCE).

    Para las opciones de distancia inversa (INVERSE_DISTANCE, INVERSE_DISTANCE_SQUARED o ZONE_OF_INDIFFERENCE), dos puntos que son coincidentes recibirán un peso de uno para evitar la división por cero. Esto garantiza que las entidades no sean excluidas del análisis.

• Las opciones adicionales para el parámetro Conceptualización de relaciones espaciales, incluyendo las relaciones espacio-tiempo, están disponibles mediante las herramientas Generar matriz de ponderaciones espaciales o Generar pesos espaciales de red. Para aprovechar estas opciones adicionales, utilice una de estas herramientas para crear el archivo de matriz de ponderaciones espaciales antes del análisis; seleccione GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE para el parámetro Conceptualización de relaciones espaciales; y, para el parámetro Archivo de matriz de ponderaciones, especifique la ruta al archivo de ponderaciones espaciales que creó.

• Las capas del mapa se pueden utilizar para definir la Clase de entidad de entrada. Cuando se utiliza una capa con una selección, sólo las entidades seleccionadas se incluyen en el análisis.

• Nota:

  • Si esta herramienta es parte de una herramienta de modelo personalizado, el vínculo HTML sólo aparece en la ventana Resultados si se establece como un parámetro de modelo antes de ejecutar la herramienta.
  • Para obtener una mejor visualización de gráficos HTML, asegúrese de que su monitor esté configurado a 96 DPI.

  Si proporciona un Archivo de matriz de ponderaciones con una extensión SWM, esta herramienta espera un archivo de matriz de ponderaciones espaciales creado utilizando las herramientas Generar matriz de ponderaciones espaciales o Generar pesos espaciales de red; de lo contrario, esta herramienta espera un archivo de matriz de ponderaciones espaciales con formato ASCII. En algunos casos, el comportamiento es diferente según el tipo de archivo de matriz de ponderaciones espaciales que se utiliza:

  • Archivos de matriz de ponderaciones espaciales con formato ASCII:
    • Las ponderaciones se utilizan como están. Las relaciones de entidad a entidad que faltan se tratan como ceros.
    • Si los pesos están estandarizados por fila, es probable que los resultados sean incorrectos para el análisis en los conjuntos de selección. Si necesita ejecutar el análisis en un conjunto de selección, convierta el archivo de ponderaciones espaciales ASCII a un archivo SWM leyendo los datos ASCII en una tabla y utilizando después la opción CONVERT_TABLE con la herramienta Generar matriz de ponderaciones espaciales.
  • Archivo de matriz de ponderaciones espaciales con formato SWM:
    • Si las ponderaciones están estandarizadas en filas, se volverán a estandarizar para los conjuntos de selección; de lo contrario, las ponderaciones se utilizan tal cual.

• La ejecución del análisis con un archivo de matriz de ponderaciones espaciales con formato ASCII consume muchos recursos de memoria. Para los análisis de más de 5.000 entidades, considere convertir el archivo de matriz de ponderaciones espaciales con formato ASCII en un archivo con formato SWM. Primero coloque los pesos ASCII en una tabla con formato (por ejemplo, por medio de Excel). A continuación, ejecute la herramienta Generar matriz de ponderaciones espaciales utilizando CONVERT_TABLE para el parámetro Conceptualización de relaciones espaciales. El resultado será un archivo de matriz de ponderaciones espaciales con formato .SWM.

Nota:

Es posible que la memoria sea insuficiente cuando ejecuta esta herramienta. Generalmente, esto se produce cuando selecciona Conceptualización de relaciones espaciales o Banda de distancia o Distancia de umbral, que genera entidades con una gran cantidad de vecinos. Generalmente, no desea definir relaciones espaciales para que las entidades tengan miles de vecinos. Desea que todas las entidades tengan como mínimo un vecino y que casi todas las entidades tengan como mínimo ocho vecinos.

• Para las entidades de polígono, casi siempre deseará elegir Fila para el parámetro Estandarización de filas. La estandarización de filas reduce el sesgo cuando la cantidad de vecinos que posee cada entidad es una función del esquema de agregación o proceso de muestreo, en lugar de reflejar la distribución espacial real de la variable que está analizando.

• El tema de ayuda Modelado de relaciones espaciales ofrece información adicional sobre los parámetros de esta herramienta.

Precaución:

Al utilizar shapefiles tenga en cuenta que no pueden almacenar valores nulos. Las herramientas u otros procedimientos que crean shapefiles a partir de entradas sin shapefiles pueden almacenar o interpretar valores nulos como cero. En algunos casos, los nulos se almacenan como valores negativos muy grandes en shapefiles. Esto puede ocasionar resultados inesperados. Consulte Consideraciones de geoprocesamiento para la salida del shapefile para obtener más información.

Herencia:

En la versión 9.2 de ArcGIS, se quitó la opción de estandarización Global. La estandarización global devuelve los mismos resultados que cuando no hay estandarización. Es probable que los modelos construidos con las versiones anteriores de ArcGIS que utilizan la opción de estandarización Global se deban reconstruir.

Sintaxis

SpatialAutocorrelation_stats (Input_Feature_Class, Input_Field, {Generate_Report}, Conceptualization_of_Spatial_Relationships, Distance_Method, Standardization, {Distance_Band_or_Threshold_Distance}, {Weights_Matrix_File})

Parámetro	Explicación	Tipo de datos
Input_Feature_Class	La clase de entidad para la que se calculará la autocorrelación espacial.	Feature Layer
Input_Field	El campo numérico utilizado en la evaluación de la autocorrelación espacial.	Field
Generate_Report (Opcional)	NO_REPORT —No se crea un resumen gráfico (predeterminado). GENERATE_REPORT —Se crea un resumen gráfico como un archivo HTML.	Boolean
Conceptualization_of_Spatial_Relationships	Especifica cómo se conceptualizan las relaciones espaciales entre las entidades. INVERSE_DISTANCE —Las entidades vecinas tienen mayor influencia sobre los cálculos de una entidad de destino que las entidades que están alejadas. INVERSE_DISTANCE_SQUARED —Es igual que INVERSE_DISTANCE excepto que la pendiente es más nítida, de modo que la influencia cae de forma más rápida y solo los vecinos más cercanos de la entidad de destino ejercerán una influencia sustancial en los cálculos de esa entidad. FIXED_DISTANCE_BAND —Cada entidad se analiza dentro del contexto de las entidades vecinas. Las entidades vecinas dentro de la distancia crítica especificada reciben un peso de 1, y ejercen influencia sobre los cálculos de la entidad de destino. Las entidades vecinas fuera de la distancia crítica reciben un peso de cero y no tienen influencia sobre los cálculos de una entidad de destino. ZONE_OF_INDIFFERENCE —Las entidades dentro de la distancia crítica especificada de una entidad de destino reciben un peso de 1 y ejercen influencia sobre los cálculos de esa entidad. Una vez que se excede la distancia crítica, los pesos (y la influencia que una entidad vecina tiene sobre los cálculos de una entidad de destino) disminuyen con la distancia. CONTIGUITY_EDGES_ONLY —Sólo las entidades de polígono vecinas que comparten un límite o que se superponen tendrán influencia sobre los cálculos de la entidad poligonal de destino. CONTIGUITY_EDGES_CORNERS —Las entidades poligonales que comparten un límite, comparten un nodo o se superponen tendrán influencia sobre los cálculos de la entidad poligonal de destino. GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE —Las relaciones espaciales se definen en un archivo de ponderaciones espaciales. La ruta al archivo de ponderaciones espaciales se especifica en el parámetro Archivo de matriz de ponderaciones.	String
Distance_Method	Especifica cómo se calculan las distancias desde cada entidad hasta las entidades vecinas. EUCLIDEAN_DISTANCE —La distancia en línea recta entre dos puntos MANHATTAN_DISTANCE —La distancia entre dos puntos medida a lo largo de los ejes en ángulos rectos (manzana); se calcula al sumar la diferencia (absoluta) entre las coordenadas x e y	String
Standardization	Se recomienda la estandarización de filas siempre que la distribución de las entidades esté potencialmente influenciada debido al diseño de muestreo o a un esquema de agregación impuesto. NONE —No se aplica la estandarización de ponderaciones espaciales. ROW —Las ponderaciones espaciales se estandarizan; cada peso se divide por la suma de su fila (la suma de los pesos de todas las entidades vecinas).	String
Distance_Band_or_Threshold_Distance (Opcional)	Especifica una distancia de valor límite para las opciones Distancia inversa y Distancia fija. Las entidades que están fuera del valor límite especificado para una entidad de destino se ignoran en el análisis de esa entidad. Sin embargo, para la Zona de indiferencia, la influencia de las entidades que están fuera de la distancia dada se reduce con la distancia, mientras que aquellas que están dentro del umbral de distancia se consideran por igual. El valor de distancia introducido debe coincidir con el del sistema de coordenadas de salida. Para las conceptualizaciones de relaciones espaciales de la Distancia inversa, un valor de 0 indica que no se aplica una distancia de umbral; cuando este parámetro se deja en blanco, se calcula y se aplica un valor de umbral predeterminado. Este valor predeterminado es la distancia euclidiana que garantiza que cada entidad tenga como mínimo un vecino. Este parámetro no tiene efecto cuando se seleccionan las conceptualizaciones espaciales Contigüidad de polígono u Obtener ponderaciones espaciales a partir del archivo.	Double
Weights_Matrix_File (Opcional)	La ruta a un archivo que contenga los pesos que definen las relaciones espaciales, y potencialmente temporales entre las entidades.	File

Ejemplo de código

Ejemplo 1 de SpatialAutocorrelation (ventana de Python)

La siguiente secuencia de comandos de la ventana de Python muestra cómo utilizar la herramienta SpatialAutocorrelation.

import arcpy arcpy.env.workspace = r"c:\data" arcpy.SpatialAutocorrelation_stats("olsResults.shp", "Residual","NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE","EUCLIDEAN DISTANCE", "NONE", "#","euclidean6Neighs.swm")

Ejemplo 2 de SpatialAutocorrelation (secuencia de comandos de Python independiente)

La siguiente secuencia de comandos de Python independiente muestra cómo utilizar la herramienta SpatialAutocorrelation.

# Analyze the growth of regional per capita incomes in US # Counties from 1969 -- 2002 using Ordinary Least Squares Regression  # Import system modules import arcpy  # Set the geoprocessor object property to overwrite existing outputs arcpy.gp.overwriteOutput = True  # Local variables... workspace = r"C:\Data"  try:     # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)     arcpy.workspace = workspace      # Growth as a function of {log of starting income, dummy for South     # counties, interaction term for South counties, population density}     # Process: Ordinary Least Squares...      ols = arcpy.OrdinaryLeastSquares_stats("USCounties.shp", "MYID",                          "olsResults.shp", "GROWTH",                         "LOGPCR69;SOUTH;LPCR_SOUTH;PopDen69",                         "olsCoefTab.dbf",                         "olsDiagTab.dbf")      # Create Spatial Weights Matrix (Can be based off input or output FC)     # Process: Generate Spatial Weights Matrix...      swm = arcpy.GenerateSpatialWeightsMatrix_stats("USCounties.shp", "MYID",                         "euclidean6Neighs.swm",                         "K_NEAREST_NEIGHBORS",                         "#", "#", "#", 6)                                # Calculate Moran's I Index of Spatial Autocorrelation for      # OLS Residuals using a SWM File.       # Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...           moransI = arcpy.SpatialAutocorrelation_stats("olsResults.shp", "Residual",                         "NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",                          "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE", "#",                          "euclidean6Neighs.swm")  except:     # If an error occurred when running the tool, print out the error message.     print arcpy.GetMessages()

Entornos

Espacio de trabajo actual, Espacio de trabajo temporal, Sistema de coordenadas de salida

Sistema de coordenadas de salida

La geometría de entidades se proyecta al sistema de coordenadas de salida antes del análisis. Todos los cálculos matemáticos se basan en la referencia espacial del sistema de coordenadas de salida.