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compute_local_spatial_autocorrelation

次の例では、特定の列から表内の各行のローカルMoranのI統計を計算し、データストアにすでに保存されている空間重みを使用します。 median_income列と、オブジェクト名がla_bg_knn4のspatialデータストアからの空間重みを使用します。これは、K=4のK-nearest neighborメソッドで計算された空間重みに対応しています。

select *
    from table( 
        pyqEval(
            '{  
                "oml_connect": true, 
                "table": "oml_user.la_block_groups", 
                "key_column": "geoid",
                "column": "median_income",
                "weights": {"ds_name":"spatial", "obj_name": "la_bg_knn4"}
            }',
            '{ "geoid": "VARCHAR2(50)", "I": "NUMBER", "p_value": "NUMBER",  "z_value": "NUMBER", "quadrant": "NUMBER" }',
            'compute_local_spatial_autocorrelation'
        )
    );

表の各行について、結果は次のようになります:

• ローカルのMoranの統計。
• P値。
• z値。
• 所属の四角形。
  1. 高い値で囲まれた高い値。
  2. 高い値の周りの低い値。
  3. 下限値で囲まれた下限値。
  4. 高い値の周りに高い値。

図compute_local_spatial_autocorrelation.pngの説明