Homework assignment / Домашнее задание

1 Домашнее задание

В рамках домашнего задания вам нужно выбрать набор данных, построить для него матрицу пространственных весов и протестировать датасет на пространственную автокорреляцию.

В качестве исходных данных вы можете взять любой датасет: ваш собственный, чей-то готовый (например, отсюда) или синтетический. Выбор исходных данных полностью за вами.

Нельзя пользоваться набором данных, который был на занятиях. Такие работы приняты не будут.

Что необходимо сделать в работе и отобразить в отчете:

  • что за набор данных вы использовали, кратко его описать;

  • визуализировать на карте переменную, которую вы будете тестировать на пространственную автокорреляцию;

  • построить матрицу весов (можно несколько со сравнением и последующим выбором одной из них);

  • параметры матрицы весов: гистограмма, карта связности, граф связности;

  • рассчитать глобальную пространственную автокорреляцию (индекс Морана);

  • рассчитать локальню пространственную автокорреляцию и построить кластеры по ее результатам;

  • проанализировать и проинтерпретировать результаты тестирования на пространственную автокорреляцию.

При необходимости для интерпретации вы можете использовать дополнительные данные.

Отчет может быть написан в свободной форме.

Отчет в формате pdf или doc можно загрузить по ссылке.

Срок сдачи: до 18 мая включительно.

2 Homework

As part of your homework, you need to choose a dataset, calculate a spatial weight matrix for it, and test for spatial autocorrelation.

You can use any dataset as input: your own, someone else’s (e.g. from here) or synthetic. The choice of data is entirely up to you.

You may not use a dataset that has been used in class. Those submissions will not be accepted.

What you need to do in the work and in the report:

  • which dataset you used, briefly describe it;

  • visualise on the map the variable you are going to test for spatial autocorrelation;

  • calculate a weight matrix (you can construct several with comparison and subsequent selection of one of them);

  • parameters of the weight matrix: histogram, connectivity map, connectivity graph;

  • calculate global spatial autocorrelation (Moran index);

  • calculate local spatial autocorrelation (local Moran index);

  • calculate local spatial autocorrelation (local Moran index) and clusters of values;

  • analyze and interpret your results.

You can use any additional data if it will help you to interpret results.

You can submit your free-form written report in pdf or doc file via link.

Submission deadline: 18th of May.