Yerel Geary'nin C'si
Local Geary's C Contiguity Ratio · Ayrıca şöyle bilinir: Local Geary, local spatial contiguity ratio, LISA Geary, local c statistic
Yerel Geary'nin C'si, her bir konum için değerinin komşularından ne kadar farklı olduğunu ölçen yerel bir uzamsal ilişki göstergesidir (LISA). Benzer değerlerin kümelenmesini tespit eden Yerel Moran'ın I'sının aksine, Yerel Geary'nin C'si karesel değer farklarına odaklanır ve özellikle yerel uzamsal aykırı değerlere ve yerel heterojenliğe duyarlıdır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
+3 tane daha
Ne zaman kullanılır
Yerel Geary'nin C'si, uzamsal komşularından olağandışı derecede farklı olan konumları - uzamsal aykırı değerleri - belirlemek veya küresel istatistiklerin kaçırabileceği ince taneli yerel kümeleri tespit etmek istediğinizde kullanılır. Anlamlı bir uzamsal ağırlık yapısına (birliktelik veya mesafeye dayalı) sahip sürekli coğrafi referanslı veriler için uygundur. Yerel heterojenliği veya farklılığı tespit etmek birincil amaç olduğunda Yerel Moran'ın I'sına tercih edilir. Uzamsal ağırlık matrisinin kötü tanımlandığı, verilerin coğrafi referanslı olmadığı, örneklemin çok küçük olduğu (yaklaşık 30 gözlemden az) veya değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılmamalıdır - kategorik veriler için bunun yerine birleşme sayısı istatistikleri kullanılmalıdır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Özellikle yerel uzamsal aykırı değerlere - komşularından belirgin şekilde farklı değerlere sahip konumlara - duyarlıdır.
- Her bir gözlem için ayrı bir teşhis sağlar, yerel uzamsal örüntülerin ince taneli haritalanmasını sağlar.
- Küresel Geary'nin C'si ve Yerel Moran'ın I'sını tamamlar, uzamsal bağımlılığın daha tam bir resmini sunar.
- Permütasyon tabanlı çıkarım varsayımları hafiftir ve özniteliğin normal olmamasından etkilenmez.
- Çok değişkenli duruma (çok değişkenli Yerel Geary'nin C'si, Anselin 2019) genişletilmiştir, bu da uygulanabilirliği artırır.
- Yorumlanması, kovaryans tarzı çarpımlar yerine karesel farklar kullandığı için Yerel Moran'ın I'sından daha az sezgiseldir.
- Sonuçlar, uzamsal ağırlık matrisinin seçimine büyük ölçüde bağlıdır; farklı komşuluk tanımları sonuçları değiştirebilir.
- Tüm konumlar üzerindeki çoklu testler Tip I hata oranını şişirir; düzeltmeler (örn. yanlış keşif oranı) önerilir.
- Bir Moran saçılım grafiğinin yaptığı gibi yüksek-yüksek ve düşük-düşük kümeler arasında ayrım yapmaz.
SSS
Yerel Geary'nin C'si Yerel Moran'ın I'sından nasıl farklıdır?
Yerel Moran'ın I'sı, her bir konumun ortalamadan sapmasının ve komşularının sapmalarının çapraz çarpımını kullanır, bu da onu benzer şekilde yüksek veya düşük değerlerin kümelerini tespit etmek için en güçlü kılar. Yerel Geary'nin C'si, ham değerler arasındaki karesel farkları kullanır, bu da onu farklılığa ve uzamsal aykırı değerlere daha duyarlı hale getirir. İki istatistik birbirini tamamlar ve genellikle birlikte haritalanır.
Anlamlı düşük bir Yerel Geary'nin C'si ne anlama gelir?
Anlamlı derecede düşük bir c_i (küçük karesel farklar), konumun değerinin komşularına benzer olduğu anlamına gelir - yerel bir uzamsal kümelenmenin kanıtı. Anlamlı derecede yüksek bir c_i, konumun komşularından farklı olduğu anlamına gelir - potansiyel bir uzamsal aykırı değer.
Çıkarım için kaç permütasyon kullanmalıyım?
0.05 düzeyinde kararlı p-değerleri için en az 999 permütasyon önerilir; 0.001 düzeyinde test yaparken 9999 permütasyon tercih edilir. Daha fazla permütasyon, referans dağılımındaki Monte Carlo hatasını azaltır.
Yerel Geary'nin C'sini haritalarken çoklu testler için düzeltme yapmalı mıyım?
Evet. n konumunu eşzamanlı olarak test ederken, H0 altında yanlış pozitiflerin beklenen sayısı n ile artar. Yanlış keşif oranı (FDR) düzeltmesi veya Bonferroni düzeltmesi uygulayın veya testlerin etkili sayısını hesaba katan GeoDa'nın yerleşik anlamlılık filtresini kullanın.
Yerel Geary'nin C'si ikili veya kategorik değişkenleri işleyebilir mi?
Hayır. Yerel Geary'nin C'si sürekli değişkenler için tasarlanmıştır. İkili sonuçlar için birleşme sayısı istatistiklerini kullanın; kategorik değişkenler için veri türüne uygun diğer yerel uzamsal ilişki ölçülerini düşünün.
Kaynaklar
- Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association — LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115. DOI: 10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x ↗
- Anselin, L. (2019). A local indicator of multivariate spatial association: extending Geary's C. Geographical Analysis, 51(2), 133–150. DOI: 10.1111/gean.12164 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Local Geary's C Contiguity Ratio. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/local-gearys-c
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Geary'nin C'siMekânsal analiz↔ karşılaştır
- Yerel Getis-Ord Gi* (Sıcak Nokta Analizi)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
- Mekansal İlişkinin Yerel Göstergeleri (LISA)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
- Yerel Moran's I (LISA)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
- Moran's IMekânsal analiz↔ karşılaştır
- Mekansal OtokorelasyonMekânsal analiz↔ karşılaştır