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？