Calculating the Entropy-based Local indicator of Spatial Association (ELSA) scores, which consist of Ea, Ec and the overall ELSA.
Examples
data(sp_toys)
data <- sp_toys
ELSA(data$label, data[,c("x", "y")], k=6)
#> the specified variable is considered as categorical...
#> Ea Ec ELSA
#> 1 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 2 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 3 0.09090909 0.4138169 0.03761971
#> 4 0.20000000 0.6840384 0.13680769
#> 5 0.66666667 0.9709506 0.64730040
#> 6 0.11111111 0.4689956 0.05211062
#> 7 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 8 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 9 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 10 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 11 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 12 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 13 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 14 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 15 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 16 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 17 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 18 0.13333333 0.5435644 0.07247526
#> 19 0.28571429 0.8366407 0.23904021
#> 20 0.53846154 1.0000000 0.53846154
#> 21 0.07692308 0.3712323 0.02855633
#> 22 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 23 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 24 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 25 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 26 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 27 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 28 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 29 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 30 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 31 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 32 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 33 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 34 0.11764706 0.5032583 0.05920686
#> 35 0.33333333 0.8960382 0.29867941
#> 36 0.33333333 0.8960382 0.29867941
#> 37 0.11764706 0.5032583 0.05920686
#> 38 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 39 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 40 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 41 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 42 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 43 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 44 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 45 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 46 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 47 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 48 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 49 0.11764706 0.5032583 0.05920686
#> 50 0.33333333 0.8960382 0.29867941
#> 51 0.33333333 0.8960382 0.29867941
#> 52 0.11764706 0.5032583 0.05920686
#> 53 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 54 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 55 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 56 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 57 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 58 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 59 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 60 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 61 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 62 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 63 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 64 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 65 0.06666667 0.3372901 0.02248600
#> 66 0.46666667 0.9886994 0.46139306
#> 67 0.35294118 0.9182958 0.32410441
#> 68 0.16666667 0.6292492 0.10487487
#> 69 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 70 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 71 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 72 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 73 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 74 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 75 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 76 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 77 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 90 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 91 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 92 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 93 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 94 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 97 0.41176471 0.9640788 0.39697361
#> 98 0.38888889 0.9494520 0.36923134
#> 99 0.17647059 0.6500224 0.11470984
#> 100 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 183 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 184 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 200 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 202 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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