เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| สหสัมพันธ์เชิงพื้นที่แบบหลายมาตราส่วน× | ตัวบ่งชี้ท้องถิ่นของความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ (LISA)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2002 | 1995 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Borcard & Legendre; Csillag & Kabos | Luc Anselin |
| ประเภท≠ | Spatial autocorrelation decomposition | Local spatial statistic |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Borcard, D., & Legendre, P. (2002). All-scale spatial analysis of ecological data by means of principal coordinates of neighbour matrices. Ecological Modelling, 153(1-2), 51-68. DOI ↗ | Anselin, L. (1995). Local Indicators of Spatial Association — LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | multi-scale spatial autocorrelation, scale-decomposed spatial autocorrelation, multiscale Moran analysis, MSA | LISA, local spatial autocorrelation statistics, local Moran's I, Anselin LISA |
| ที่เกี่ยวข้อง | 6 | 6 |
| สรุป≠ | Multiscale spatial autocorrelation extends classical spatial autocorrelation analysis by computing and comparing autocorrelation statistics (such as Moran's I) across a range of spatial scales simultaneously. This reveals at which geographic distances or resolutions spatial clustering or dispersion is strongest, providing a richer picture than a single global measure. | LISA, introduced by Luc Anselin in 1995, decomposes a global spatial autocorrelation index into a location-specific statistic for every observation. It identifies where statistically significant spatial clusters and outliers occur on a map, enabling researchers to move beyond a single global summary and pinpoint the geographic sources of spatial dependence. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|