几天后，我正在努力进行新的挑战性空间分析，其中包括R中的空间自相关：具体来说，我有兴趣验证在50米（或多或少）的网格中设置的点之间的自相关。我的目标是测试这些点（我收集数据的位置）之间的自相关，并验证自相关是否减少增加它们之间的距离（这是预期的）。我的想法是在每个点周围生成不同半径的特定米（50米，100米，150米等等）并测试莫兰的自相关指数。最后我想使用ggplot来显示每个特定距离结果的MI（但是一旦我有MI输出就很容易得到......）。
我的起始数据帧包含4个颜色：收集数据的点的ID，在特定点测量的值（z）经度（x）的颜色和带纬度（y）的颜色，数据显示为如下：
#install libraries
library(sp)
library(spdep)
library(splm)
library(ape)
ID<- c(1,2,3,4,5,6)
x<-c(20.99984,20.99889, 20.99806,20.99800,20.99700,20.99732)
y<-c(52.21511,52.21489,52.21464,52.21410,52.21327,52.21278)
z<-c(1.16,0.54,0.89,0.60,1.27,1.45)
data <- data.frame(ID,x,y,z)
我在线阅读了很多内容并找到了本教程 https://mgimond.github.io/Spatial/spatial-autocorrelation-in-r.html#morans-i-as-a-function-of-a-distance-band 这实际上显示了我感兴趣的东西：然而，它从真正的开始并没有真正起作用，从我的坐标开始，我认为有一个问题，我不知道如何以适当的格式转换它们R.这是我得到的错误信息：
data <- data.frame(dataPOL$Long , dataPOL$Lat, dataPOL$Human_presence)
coordinates(data) <- c('x','y')`
proj4string(data) <- "+init=epsg:4326"
S.dist <- dnearneigh(coordinates, 0, 50) #radius of 50 meters
Error in dnearneigh(coordinates, 0, 50) : Data non-numeric