GISは初めてです。
PostgreSQLデータベースには2つのレイヤーがあります。
最初のレイヤーには、ヨーロッパでイベントが発生したポイントが含まれています。2番目には、ヨーロッパのシェープファイルが含まれています。
QGISを使用して、ヨーロッパのマップ上のポイントをマップできました。空間オートコレレーション（Moran i）を実装したいと思います。
GeoDAを使用してこれを行うデモをいくつか見ましたが、単一のシェープファイルのみを処理するようです。
QGIS、PostgreSQL、または他の無料アプリケーションを使用してこれを実装する方法について、誰かが正しい方向に私を指すことができますか？
回答:
やって学ぶことは、私の好む方法です。そして、空間統計に関しては、Rは非常に強力なツールになりつつあります。したがって、これがオプションである場合は、いくつかのコース資料を参照し、データをダウンロードして自分で試してください。
空間的自己相関（SA）をカバーする開始点はほとんどありません（一般的に、Rでの空間的なものの処理）。
ワシントン大学の人口統計学および生態学研究センター（CSDE）は、Spatial Rワークショップの資料を提供しています。
ハーバード大学の定量的社会科学研究所には、SAを対象とするRのワークスペースの応用空間統計からの資料があります。
Rにある程度慣れると、PL / R-R手続き言語for PostgreSQLを使用してRとPostgreSQLを結合できますが 、このトピックについて知識がないのでコメントできません。
Pythonは別の選択肢かもしれません。PySALは積極的に開発され、文書化されたライブラリであり、SAを含む GeoDaのすべての機能を実装できます（ほとんどの場合、さらに多く）。通常、PythonとPostgresは良い友達なので、時間をかけることで、おそらくこれら2つと結婚することもできます。
QGIS / PostgreSQLのアイデアを実行する方法がわかりませんが、次のソフトウェアは自己相関の測定値を計算できます
GeoDaはベクターのみ、Passage2とSAGAのみのラスター、PASTのみXYZ.txtとSAM（私は思う）の両方を処理できます。
Art Lemboには、PostGIS用の擬似モランIの簡単な例があります。
SELECT corr(a.pctwhite, b.pctwhite)
FROM cleveland AS a, cleveland AS b
WHERE st_touches(a.geometry, b.geometry)
AND a."OID" <> b."OID"ここで鍵となるのは、彼が言うとおりです。。。
[Moran's I]は、Pearsons Correlation Coefficientが空間コンテキストにtrickされたものにすぎません。
。。。つまり、基本的な連続性テストでは、信頼できるマトリックスと評価を作成できます。私は自分のデータでこれをテストし、他のMoranのI実装と非常に似た結果を生成することを発見しました。
ここで二重の答えをおologiesびしますが、私の最初の提案を投稿してから、このようなあらゆる種類の分析を行うためのより包括的なツールキットに出会いました（グローバルおよびローカルMoran's Iを含む）：
Crankshaft、CartoによるPython / PostGISモジュール。
数か月前から、ユースケースと同様の生産分析に使用してきましたが、問題なく動作します。CDB_AreasOfInterestGlobal()使用したい関数のようです。