Индекс Морана - История изменений

Patarakin в 07:34, 3 апреля 2026

2026-04-03T07:34:19Z

@@ Строка 1: / Строка 1: @@
 {{Понятие
 |Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.
@@ Строка 18: / Строка 14: @@
 Идея состоит в том, чтобы построить матрицу, которая точно отражает ваши предположения о конкретном пространственном явлении, о котором идет речь. Общий подход заключается в том, чтобы дать вес 1, если две зоны являются соседями, и 0 в противном случае, хотя определение «соседей» может варьироваться. Другой распространенный подход может заключаться в том, чтобы дать вес 1 к <math>k</math> ближайшие соседи, 0 в противном случае. Альтернативой является использование функции распада расстояния для присвоения весов. Иногда длина общего края используется для присвоения разных весов соседям. При выборе матрицы пространственных весов следует руководствоваться теорией о рассматриваемом явлении. Значение <math>I</math> довольно чувствителен к весам и может влиять на выводы, которые вы делаете о явлении, особенно при использовании расстояний.

Patarakin в 07:28, 3 апреля 2026

2026-04-03T07:28:36Z

← Предыдущая версия		Версия от 10:28, 3 апреля 2026
Строка 1:		Строка 1:
			{{AI system used
			\|AI system used=Perplexity
			\|AI prompt=Написать статью про индекс Морана
			}}
	{{Понятие		{{Понятие
	\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.		\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.

Patarakin в 07:27, 3 апреля 2026

2026-04-03T07:27:47Z

← Предыдущая версия		Версия от 10:27, 3 апреля 2026
Строка 1:		Строка 1:
	~~{{AI system used~~
	~~\|AI system used=Perplexity~~
	~~\|AI prompt=Создай статью об индексе Морана и предусмотри его использование на данных для моделей NetLogo~~
	}}
	{{Понятие		{{Понятие
	\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.		\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.

Patarakin в 07:15, 3 апреля 2026

2026-04-03T07:15:59Z

← Предыдущая версия		Версия от 10:15, 3 апреля 2026
Строка 1:		Строка 1:
			{{AI system used
			\|AI system used=Perplexity
			\|AI prompt=Создай статью об индексе Морана и предусмотри его использование на данных для моделей NetLogo
			}}
	{{Понятие		{{Понятие
	\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.		\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.

Patarakin в 07:14, 3 апреля 2026

2026-04-03T07:14:21Z

← Предыдущая версия		Версия от 10:14, 3 апреля 2026
Строка 1:		Строка 1:
	~~{{AI system used~~
	~~\|AI system used=Perplexity~~
	\|AI prompt=Сделай страницу про Индекс Морана. Рассмотри возможности использования Moran's I в анализе данных, выращенных в многоагентных моделях NetLogo - прежде всего нас будут интересовать модели, которые уже есть в стандартной библиотеке NetLogo или на площадке digida.MGPU.ru
	}}
	{{Понятие		{{Понятие
	\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.		\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.

Patarakin в 07:07, 3 апреля 2026

2026-04-03T07:07:29Z

← Предыдущая версия		Версия от 10:07, 3 апреля 2026
Строка 1:		Строка 1:
			{{AI system used
			\|AI system used=Perplexity
			\|AI prompt=Сделай страницу про Индекс Морана. Рассмотри возможности использования Moran's I в анализе данных, выращенных в многоагентных моделях NetLogo - прежде всего нас будут интересовать модели, которые уже есть в стандартной библиотеке NetLogo или на площадке digida.MGPU.ru
			}}
	{{Понятие		{{Понятие
	\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.		\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.

Patarakin в 07:05, 3 апреля 2026

2026-04-03T07:05:41Z

← Предыдущая версия		Версия от 10:05, 3 апреля 2026
Строка 1:		Строка 1:
	~~{{AI system used~~
	~~\|AI system used=Perplexity~~
	\|AI prompt=Рассмотри возможности использования индекса Морана в анализе данных, выращенных в многоагентных моделях NetLogo - прежде всего нас будут интересовать модели, которые уже есть в стандартной библиотеке NetLogo или на площадке digida.MGPU.ru
	}}
	{{Понятие		{{Понятие
	\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.		\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.

Patarakin в 07:01, 3 апреля 2026

2026-04-03T07:01:13Z

← Предыдущая версия		Версия от 10:01, 3 апреля 2026
Строка 1:		Строка 1:
			{{AI system used
			\|AI system used=Perplexity
			\|AI prompt=Рассмотри возможности использования индекса Морана в анализе данных, выращенных в многоагентных моделях NetLogo - прежде всего нас будут интересовать модели, которые уже есть в стандартной библиотеке NetLogo или на площадке digida.MGPU.ru
			}}
	{{Понятие		{{Понятие
	\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.		\|Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.

Patarakin: /* Определение матриц весов */

2026-04-03T07:00:20Z

Определение матриц весов

← Предыдущая версия		Версия от 10:00, 3 апреля 2026
Строка 14:		Строка 14:

	Идея состоит в том, чтобы построить матрицу, которая точно отражает ваши предположения о конкретном пространственном явлении, о котором идет речь. Общий подход заключается в том, чтобы дать вес 1, если две зоны являются соседями, и 0 в противном случае, хотя определение «соседей» может варьироваться. Другой распространенный подход может заключаться в том, чтобы дать вес 1 к <math>k</math> ближайшие соседи, 0 в противном случае. Альтернативой является использование функции распада расстояния для присвоения весов. Иногда длина общего края используется для присвоения разных весов соседям. При выборе матрицы пространственных весов следует руководствоваться теорией о рассматриваемом явлении. Значение <math>I</math> довольно чувствителен к весам и может влиять на выводы, которые вы делаете о явлении, особенно при использовании расстояний.		Идея состоит в том, чтобы построить матрицу, которая точно отражает ваши предположения о конкретном пространственном явлении, о котором идет речь. Общий подход заключается в том, чтобы дать вес 1, если две зоны являются соседями, и 0 в противном случае, хотя определение «соседей» может варьироваться. Другой распространенный подход может заключаться в том, чтобы дать вес 1 к <math>k</math> ближайшие соседи, 0 в противном случае. Альтернативой является использование функции распада расстояния для присвоения весов. Иногда длина общего края используется для присвоения разных весов соседям. При выборе матрицы пространственных весов следует руководствоваться теорией о рассматриваемом явлении. Значение <math>I</math> довольно чувствителен к весам и может влиять на выводы, которые вы делаете о явлении, особенно при использовании расстояний.

	~~{{AI system used~~
	~~\|AI system used=Perplexity~~
	\|AI prompt=Рассмотри возможности использования Moran's I в анализе данных, выращенных в многоагентных моделях NetLogo - прежде всего нас будут интересовать модели, которые уже есть в стандартной библиотеке NetLogo или на площадке digida.MGPU.ru
	}}

Patarakin в 06:51, 3 апреля 2026

2026-04-03T06:51:47Z

@@ Строка 1: / Строка 1: @@
 {{Понятие
 |Description=Индекс Морана (англ. Moran's I) ― мера пространственной автокорреляции, разработанная Патриком Альфредом Пирсом Мораном. Пространственная автокорреляция характеризуется корреляцией в сигнале между ближайшими локациями в пространстве. Пространственная автокорреляция более сложна, чем одномерная автокорреляция, потому что пространственная корреляция многомерна (то есть 2 или 3 измерения пространства) и разнонаправленна.
@@ Строка 18: / Строка 14: @@
 Идея состоит в том, чтобы построить матрицу, которая точно отражает ваши предположения о конкретном пространственном явлении, о котором идет речь. Общий подход заключается в том, чтобы дать вес 1, если две зоны являются соседями, и 0 в противном случае, хотя определение «соседей» может варьироваться. Другой распространенный подход может заключаться в том, чтобы дать вес 1 к <math>k</math> ближайшие соседи, 0 в противном случае. Альтернативой является использование функции распада расстояния для присвоения весов. Иногда длина общего края используется для присвоения разных весов соседям. При выборе матрицы пространственных весов следует руководствоваться теорией о рассматриваемом явлении. Значение <math>I</math> довольно чувствителен к весам и может влиять на выводы, которые вы делаете о явлении, особенно при использовании расстояний.