Moran's I是一个诊断统计量，可用于检测回归残差中的空间自相关，假设您有一个权重矩阵$\mathbf{w}$, 有条目$w_{ij}$表示观察之间的距离（残差）$X_i$和$X_j$. 您可以将其视为相关性的空间加权度量。统计的显着性可以通过分析或可能使用非参数重新采样方法（例如折刀）来计算。做类似事情的另一种方法是拉格朗日乘数检验。

如果在残差中检测到统计学上显着的自相关，则必须在回归模型中包含物理上最接近的观察结果，类似于在时间序列中所做的事情。

幸运的是，对于 R 用户，有一个空间数据分析CRAN 任务视图；一个推荐包是spdep，它具有必要的功能（和说明性的小插曲）。