在建立GWR模型前 为什么要做空间自相关？

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各位大侠，请问
在建立GWR（地理加权回归模型）模型前 为什么要做空间自相关？
在ArcGIS中 空间自相关的解释如下：


Moran·s 指数为全局空间自相关系数（Global Moran·s ），取值范围介于-1～+1 之

间。在给定显著水平下，当 Moran·s 显著为正时，表示观测值之间存在显著的正相关，

此时观测值在空间上呈现高高集聚或低低集聚分布格局；当 Moran·s 显著为负时，表示

观测值之间存在显著的负相关，高低相异，呈现空间分散格局（高值聚集在其他高值附近；

低值聚集在其他低值附近）；当 Moran·s 为 0，表明不存在空间自相关，观测值在空间

上随机排列满足经典统计分析所要求的独立、随机分布假设。


请问什么样的结果有利于建立GWR模型？Moran·s 显著为正？还是Moran·s 显著为负？

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关键词：空间自相关 自相关 地理加权回归 Global ARCGIS 空间 模型

自己顶啊

顶一下，我最近也在做这方面的，不知道你解决了没，迷茫中，求高手解答

我的理解是  空间显著相关是利用gwr模型的前提条件

如果你的变量空间相关性不显著，那就说明离散点之间的远近对取值的影响很小
变量的地理属性对变量值的影响很小，就没有必要使用地理加权回归，可以用其他的线性回归模型，最小二乘法啊之类的
moran的值为正表示空间正相关 负值表示空间负相关

GWR模型是局部模型，也就是不同空间中自变量对因变量影响的系数不一样，更多考虑的是空间异质性，而非空间相关性。如果MORAN指数显示较强空间自相关，这时应该根据进一步检验采用空间误差、空间滞后或空间杜宾模型；如果MORAN指数显示空间相关性弱，可采用GWR。