计算QGIS中两个单独图层的要素之间的空间相关性

我试图确定一个地区大量现役军人的存在是否与高/低暴力犯罪水平在空间上相关。也就是说，与不靠近军事基地的地区相比，围绕大型军事基地的地区平均而言，暴力程度是否更高？

我正在使用以下两个数据集：

（1）美国大陆军事基地的点数据集及其相应的部队等级：

（2）一组有关城镇的暴力犯罪率的全国性数据：

我觉得我正在寻找某种基于重力的模型，其中“质量”函数给出每个基地的部队水平。因此，大部队的存在将对更大的区域产生影响，并且在质心附近（即GIS层中的点位置）产生更大的影响。

我认为从概念上讲，它看起来像这样：

在此图中，X，Y，Z代表军事基地。a，b，c，d分别代表城市（每个城市的属性表中都有一个暴力发生率字段）。

基部周围的梯度表示影响范围，该范围随距基体质心的距离呈指数减小。更大的部队存在等于更大的影响半径（具有一定的最大阈值距离），并且相对于较小的基地附近的区域，也意味着在中心附近的影响更大。

每个城市将基于其周围所有影响力半径来自其周围所有基地的所有“力”向量的大小之和而获得得分。因此，例如，在我的图表中，城市a的得分为0，因为它位于在任何基地的半径之外。城市b仅受基数X影响。城市C仅会受到基准Z的影响，并且其得分将低于基准b，因为X的基准比Z大得多。最后，城市d位于两个基准X和Y的半径内，它将基于两个基地的影响力总和获得得分。然后，我将查看城市的较高分数与较高的暴力发生率之间是否存在相关性。

我一直在研究各种基于重力的模型（例如Huff模型等），但一直无法找到QGIS / Python所能提供的信息，因此我不确定如何实现我上面描述的内容……有人建议吗？为了这？你们中的任何人以前曾在其他领域进行过此类分析吗？

因此，TLDR为：

• 对于此类问题，我可以使用哪些统计技术？
• 是否有QGIS内置的工具（或作为插件提供）可以做到这一点？
• 如果QGIS中没有类似的东西，是否有任何Python库可以执行这种分析？

在上面扩展我的评论

您可能最终想要做的是运行带有空间滞后的线性回归，该线性回归说明了某些变量在空间上的相关性（我将不得不看一下对此的注释）。

Luc Anselin一直是该领域的先驱，您应该看看他的工作，尤其是GeoDa中心的（免费）工具和文档。您可能会对这两种工具感兴趣：

1. GeoDa，用于探索空间（自动）相关性的独立软件。
2. PySAL，一个Python空间分析库。

我在搜寻QGIS的PySAL插件时发现，有些东西多年来没有更新，但是您可能会遇到更多的运气。