请问您后来又找到相关文献吗

我在做毕设时也遇到这种情况，请问可以分享一下莫兰指数为负的文献吗？不胜感激❤

莫兰指数描述的是样本数据临近相关程度：对于样本数据而言，当相同属性的数据呈现聚集性质时，莫兰指数为正，当相同属性数据没有明显的聚集或者分散的情况下，莫兰指数为零，当相同属性数据均匀分散的情况下，墨兰指数为负。

莫兰指数虽然为负值了，但是并没有通过显著性检验，请问这个时候还可以说该属性在空间上是分散的吗

莫兰指数（Moran's I）是一种衡量空间数据集中趋势的方法，其值通常在-1到+1之间。当莫兰指数为正时，表示空间上的正相关性——即邻近的观测值倾向于具有相似的特征或属性；而当莫兰指数为负时，则表明空间上的负相关性——即邻近的观测值倾向于有不相似或相反的特征。

如果您的研究中莫兰指数从正值突然变为负值，这可能意味着数据的空间模式发生了显著变化。例如，原本在地理上相近的区域有着类似的趋势（如经济增长率、疾病发病率等），但后来这些区域开始表现出相反的特性。这种转变可能是由于多种原因造成的，包括政策改变、环境因素的变化、经济危机或是其他突发事件的影响。

莫兰指数为负并不意味着你不能继续使用空间计量模型；相反，它可能更加强调了进行此类分析的重要性。空间计量经济学模型（如空间滞后模型、空间误差模型）能够捕捉和解释数据中的这种复杂的空间相关性。在处理莫兰指数为负的情况时，重要的是要理解这种变化背后的原因，并确保选择适当的方法来建模这种负面的空间依赖关系。

总之，遇到莫兰指数突然变为负值的情况是值得注意的，它可能揭示了研究区域内的新动态或挑战，而使用空间计量模型正是为了更好地理解和解释这些复杂的空间效应。

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