Space-Time Geary's C
Space-Time Geary's Contiguity Ratio · Ayrıca şöyle bilinir: ST-Geary's C, spatiotemporal Geary C, space-time contiguity ratio, space-time local spatial autocorrelation
Space-Time Geary's C, klasik Geary'nin komşuluk oranını panel veya boylamsal uzamsal verilere genişleterek, hem coğrafi komşular hem de bitişik zaman dilimleri boyunca eşzamanlı olarak otokorelasyonu ölçer. 1'in altındaki değerler pozitif uzay-zaman kümelenmesini; 1'in üzerindeki değerler dağılımı, 1'e yakın bir değer ise uzay-zaman örgüsü boyunca rastgele bir düzenlemeyi gösterir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Birden çok zaman periyodu boyunca coğrafi birimler üzerinde bir değişkenin tekrarlanan ölçümlerine sahip olduğunuzda ve benzer değerlerin hem uzayda hem de zamanda eşzamanlı olarak kümelenip kümelenmediğini test etmek istediğinizde Space-Time Geary's C'yi kullanın. Epidemiyolojik sürveyans (hastalık yayılımı), çevresel izleme, sosyoekonomik panel verileri ve kriminoloji için uygundur. Yalnızca tek bir kesite sahipseniz (standart Geary's C kullanın), paneliniz birçok eksik dönemle ciddi şekilde dengesizse veya yerel bir ayrıştırmaya ihtiyacınız varsa (bu durumda yerel uzay-zaman LISA veya yerel Geary's C yaklaşımlarını tercih edin) kullanmayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Tek bir istatistikte otokorelasyonun hem uzamsal hem de zamansal boyutlarını yakalar, her dönem için ayrı kesitsel testlere olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
- Küresel ortalamadan sapmalar yerine yerel kare farklarını kullandığı için Moran's I'dan daha fazla yerel kümelenmeye duyarlıdır.
- Permütasyon tabanlı çıkarım, öznitelik değerleri hakkında dağılımsal varsayımlar gerektirmez.
- Saf uzamsal, saf zamansal veya birleşik komşuluk tanımları dahil olmak üzere esnek uzay-zaman ağırlık yapılarının uyarlanmasına olanak tanır.
- Doğrudan yorumlanabilir ölçek: 1'in altındaki değerler pozitif otokorelasyon, 1'in üzerindeki değerler dağılımdır.
- Tek bir küresel istatistik; kümelenmenin uzay-zaman alanının neresinde meydana geldiğini belirleyemez — bunun için yerel ayrıştırmaları kullanın.
- Uzay-zaman ağırlık matrisinin seçimi (uzamsal bant genişliği, zamansal gecikme penceresi, standardizasyon şeması) sonuçları güçlü bir şekilde etkiler ve evrensel bir varsayılan değere sahip değildir.
- Uzay ve zamanda otokorelasyon sürecinin durağanlığını varsayar, bu uzun paneller veya heterojen bölgeler için geçerli olmayabilir.
- Büyük paneller için permütasyon testleri tam istatistiğin birçok yeniden hesaplanmasını gerektirdiğinden hesaplama açısından yoğundur.
- Standart Moran's I'dan daha az yaygın olarak uygulanır, bu da R (spdep) veya Python (esda) içinde özel betikleme gerektirebilir.
SSS
Space-Time Geary's C, standart Geary's C'den nasıl farklıdır?
Standart Geary's C, yalnızca coğrafi komşuluk yoluyla gözlemleri bağlayarak tek bir kesit üzerinde çalışır. Space-Time Geary's C, her bir gözlemi bitişik zaman periyotlarındaki aynı birime bağlayan bir ağırlık matrisi kullanır, bu nedenle her iki boyutta da kümelenmeyi eşzamanlı olarak ölçer.
Space-Time Geary's C, Space-Time Moran's I'dan nasıl farklıdır?
Her ikisi de küresel uzay-zaman otokorelasyonunu ölçer, ancak Moran's I kovaryansları (ortalama sapma değerlerinin çarpımları) kullanırken, Geary's C komşu çiftler arasındaki kare farkları kullanır. Geary's C yerel heterojenliğe daha duyarlıdır; Moran's I küresel kovaryans yapısını yansıtır. Basitçe birbirlerinin monoton dönüşümleri değildirler.
Uzay-zaman ağırlık matrisi için zamansal gecikmeyi nasıl seçerim?
Kısa vadeli yayılımı yakalayan zamansal komşuluk olarak bir dönem (t-1 ve t+1) ile başlayın. İki veya üç gecikmeye kadar uzatmanın ampirik olarak gerekçelendirilip gerekçelendirilmediğini görmek için uzamsal olarak filtrelenmiş artıkların zamansal otokorelasyon fonksiyonlarını (ACF) inceleyin. Farklı gecikme pencereleri boyunca duyarlılık analizleri önerilir.
Space-Time Geary's C'yi hangi yazılım hesaplayabilir?
R paketi spdep ve Python kütüphanesi esda (PySAL'ın bir parçası), uzay-zaman Geary's C'nin uzay-zaman uzantıları dahil olmak üzere uzay-zaman otokorelasyon istatistiklerini destekler. GeoDa, bazı uzay-zaman LISA yöntemleri için grafiksel bir arayüz sağlar. Tam esnek uzay-zaman ağırlık matrisleri için bazen özel uygulama gerekebilir.
Space-Time Geary's C'yi düzensiz aralıklı zaman noktalarıyla kullanabilir miyim?
Evet, ancak dikkatli olun. Gözlemler arasındaki zamansal boşluklar değişiyorsa, zamansal ağırlıklar yalnızca gözlem sırasındaki bitişiklik yerine gerçek zamandaki yakınlığı yansıtmalıdır. Düzensiz paneller için ters mesafe zamansal ağırlıklar (geçen gerçek zamana dayalı) basit bitişiklikten daha uygundur.
Kaynaklar
- Geary, R. C. (1954). The Contiguity Ratio and Statistical Mapping. The Incorporated Statistician, 5(3), 115-145. DOI: 10.2307/2986645 ↗
- 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). Space-Time Geary's Contiguity Ratio. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/space-time-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 Geary'nin C'siMekânsal analiz↔ karşılaştır
- Moran's IMekânsal analiz↔ karşılaştır
- Mekansal İlişkilendirme İçin Uzay-Zaman Yerel Göstergeleri (ST-LISA)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
- Uzay-Zaman Moran'ın I'sıMekânsal analiz↔ karşılaştır
- Uzay-Zaman Mekansal OtokorelasyonuMekânsal analiz↔ karşılaştır