Блог

Извините за глупый вопрос, у меня очень ограниченный опыт в отношении пространственной автокорреляции. У меня есть много пространственных точек, для которых я измерял как непрерывные, так и категориальные переменные. Мне нужно вычислить глобальные показатели пространственной автокорреляции для обоих типов переменных. Я знаю, что эта задача относительно проста для непрерывных, вот пример использования пакета elsa :

 rm(list = ls())
library(raster)
library(elsa)

dta <- data.frame(Lon = (runif(60)*100), 
                              Lat = (runif(60)*100), 
                              Cat = sample(LETTERS[1:5], 60, replace = T), 
                              Cont = (runif(60)*100))
coordinates(dta) <- ~Lon   Lat

# Moran's I global index:
moran(dta[,2], d1=0, d2=2000)
[1] -0.01694915 # The value varies given that seed was not set

# Geary's c global index:
geary(dta[,2], d1=0, d2=2000)
[1] 1
 

То есть мне нужно что-то вроде команд moran или geary в предыдущем примере, но применимое к категориальным ковариатам. Я уже некоторое время гуглю, но так и не смог найти решение. Я более «свободно» говорю на R, чем другие, но Python o, возможно, Джулия, также может помочь. Есть идеи?