Zeitschrift für Computertechnik und Informationstechnologie

Neue Methoden zur Analyse räumlich-zeitlicher Simulationsergebnisse des Moran-Index

Bassam S, Osman N, Haitham S

Der Moran-Index ist eine Statistik, die die räumliche Autokorrelation misst; er quantifiziert den Grad der Streuung (oder Clusterbildung) von Objekten im Raum. Bei der zweidimensionalen Datenanalyse eines allgemeinen Bereichs ist eine einzelne Moran-Statistik nicht ausreichend, um die Ausbreitung, das Verhalten, die Merkmale oder die latenten Oberflächen zu identifizieren, die von benachbarten Bereichen gemeinsam genutzt werden. Eine alternative Methode unterteilt den allgemeinen Bereich und verwendet die Moran-Statistik jedes resultierenden Unterbereichs, um Merkmale benachbarter Bereiche zu identifizieren. In diesem Artikel fügen wir einem räumlichen Poisson-Punktprozess eine Zeitvariable hinzu. Auf der Grundlage der Ergebnisse dieser Simulation untersuchen wir Variationen in der Moran-Statistik benachbarter Bereiche und schlagen Ansätze für die entsprechende Analyse vor. Die Ergebnisse dieser Arbeit betonen, wie wichtig es ist, beim Umgang mit räumlich-zeitlichen Daten vorsichtig zu sein, wenn Methoden verwendet werden, die implizite Normalitätsannahmen beinhalten.