空间自相关性的计算指标有全局莫兰指数，局部莫兰指数，现在又有一个二元局部莫兰指数。具体定义和解释，我不做介绍了，可以参见相关书籍，如《空间分析教程》，或者大虾卢的博客，或者局部莫兰指数创造者LUC院士团队发明的GEODA软件的官网http://geodacenter.github.io/documentation.html

我现在有两个变量Xi 和Yi

（1）全局莫兰指数

        输入变量只能是单变量，Xi和Yi取其一，假设输入Xi，

        输出的结果是Xi在空间是否聚集，无法输出聚集地在哪

（2）局部莫兰指数

         输入变量也是单变量，Xi和Yi取其一，假设输入Xi，

        输出结果是，对于每一个Xi，都有一个结果，结果是以下五种结果之一：“高-高”聚集，“低-低”聚集，“高-低”异常，“低-高”异常，不显著。

        比如对于X1输出的是“高-高”，这个意思是X1是高值区，而它地理空间周围的Xi也是高值区。

（3）二元局部莫兰指数

     输入变量也是双变量，Xi和Yi，以Xi为第一变量，以Yi为第二变量，

     输出结果是，是针对第一变量来说的，对于每一个Xi，都有一个结果，结果是以下五种结果之一：“高-高”聚集，“低-低”聚集，“高-低”异常，“低-高”异常，不显著。

     比如对于X1输出的是“高-高”，这个意思是X1是高值区，而它地理空间周围的Yi也是高值区。

    这个的解释，我是根据GEODA的GITHUB主页上的解释理解的，不知是否正确，我在一篇暂未发表的文献上见别人用了这个方法。希望与了解这个方法的大神讨论。