本文介绍了空间统计分析中的显著性检验，特别是通过空间零模型，包括表面层和体积层校正。通过提供源代码示例，阐述了如何进行这两种校正方法的显著性检验，以评估观测数据的显著性水平。
在空间统计分析中，显著性检验是一种评估观测结果是否偶然发生的方法。空间零模型是一种常用的方法，用于生成随机模型以检验观测数据的显著性。在本文中，我们将讨论两种常见的空间零模型：表面层和体积层校正，并提供相应的源代码示例。
- 表面层校正
表面层校正是一种常用的空间零模型，用于处理表面数据，如地理信息系统中的地形表面或其他表面形状。该方法通过在表面上随机分布观测值来生成随机模型，并计算生成的随机模型与观测数据之间的差异。
以下是一个示例源代码，演示如何进行表面层校正的显著性检验：
import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay
def surface_null_test(observed_data, num_iterations)
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