Reduzir ou remover a autocorrelação em dados espacialmente correlacionados

1. Por que a autocorrelação espacial é um problema?
2. Como você aborda a autocorrelação espacial?
3. O que é autocorrelação espacial entre duas variáveis?
4. O que é análise de correlação espacial?

Por que a autocorrelação espacial é um problema?

Se estiver presente a autocorrelação espacial, violará a suposição sobre a independência dos resíduos e questionará a validade do teste de hipótese. O principal efeito de tais violações é que o erro SS (soma dos quadrados) está subestimado (Davis, 1986), inflando assim o valor da estatística de teste.

Como você aborda a autocorrelação espacial?

Em modelos lineares de dados normalmente distribuídos, a autocorrelação espacial pode ser abordada pelas abordagens relacionadas de mínimos quadrados generalizados (GLS) e modelos auto-regressivos (modelos autorregressivos condicionais (CAR) e modelos auto-regressivos simultâneos (SAR))).

O que é autocorrelação espacial entre duas variáveis?

A presença de autocorrelação espacial em ambos ou de duas variáveis ​​sob investigação (i.e., Dependência espacial bivariada) significa que, quando a natureza de uma associação bivariada em um local é conhecida, pode -se adivinhar a natureza das associações bivariadas em locais próximos.

O que é análise de correlação espacial?

Correlação espacial significa que há uma correlação entre o ganho médio de sinal recebido e o ângulo de chegada de um sinal. A propagação rica de múltipla múltipla diminui a correlação espacial, espalhando o sinal de modo que os componentes de múltiplos componentes sejam recebidos de muitas direções espaciais diferentes.