Geary's C Spatial Autocorrelation Statistic

Se regiões quentes ficam ao lado de regiões quentes e frias ao lado de frias, um mapa é espacialmente agrupado; se valores altos e baixos são intercalados, ele é disperso. C de Geary captura isso observando diretamente o quão diferente cada local é de seus vizinhos: ele soma as lacunas quadráticas entre valores vizinhos. Pequenas lacunas entre vizinhos (em relação à dispersão geral) significam vizinhos similares e agrupamento, empurrando C para baixo de 1; grandes lacunas significam que vizinhos diferem mais que o acaso, empurrando C para cima de 1. Por usar diferenças par a par em vez de desvios de uma média global, C de Geary reage mais fortemente a contrastes locais do que I de Moran.