鉴于您在为进行特定分析而建立空间关系模型时所选择的概念化方法将为您的数据施加一个结构。因此,您选择的概念化方法应能够最好地反映出所分析要素之间的实际交互方式。
然而,在初级层面上,权重可能为二进制或变量。例如,二进制加权可应用于固定距离、空间-时间窗口、K 最近邻域和邻接空间关系。对于特定的目标要素,二进制加权将所有相邻要素的权重指定为 1,将所有其他要素的权重指定为 0。对于反距离或反时间空间关系,权重为变量。变量权重介于 0 到1之间,因此较近邻域所获得的权重将大于较远的邻域。
空间权重通常已执行过行标准化,尤其是使用二进制加权策略。当要素的相邻点数不相等时,可以使用行标准化创建成比例的权重。行标准化涉及到将要素的每个邻域权重与该要素的所有邻域权重之和相除。当要素的分布可能因采样设计或施加的聚合方案而发生偏离时,建议使用行标准化。当要素为面时,您几乎始终需要应用行标准化。