रैखिक प्रतिगमन और स्थानिक-स्वसंबंध


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मैं रिमोट सेंसिंग के माध्यम से प्राप्त कुछ चर का उपयोग करके एक निश्चित क्षेत्र में ट्री हाइट्स की भविष्यवाणी करना चाहता हूं। अनुमानित बायोमास आदि की तरह, मैं पहले एक रेखीय प्रतिगमन का उपयोग करना चाहता हूं (मुझे पता है कि यह सबसे अच्छा विचार नहीं है, लेकिन यह मेरी परियोजना के लिए जरूरी कदम है)। मैं यह जानना चाहता था कि स्थानिक स्वायत्तता कितनी बुरी तरह से प्रभावित कर सकती है और यदि यह संभव हो तो इसे ठीक करने का सबसे आसान तरीका क्या है। मैं आर में सब कुछ वैसे कर रहा हूं।


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यदि आपको अवशिष्ट में स्थानिक निरंकुशता दिखाई देती है तो आप समीप के मॉडल में भविष्यवक्ताओं के रूप में आस-पास के स्थानों ("स्थानिक अंतराल") में टिप्पणियों को शामिल कर सकते हैं। स्थानिक स्वायत्तता से निपटने के लिए एक अन्य विकल्प स्थानिक समन्वय का उपयोग करके स्थानिक प्रवृत्ति को मॉडल करना है, उदाहरण के लिए, एक सामान्यीकृत योजक मॉडल का उपयोग करके। अधिक जानकारी के लिए इस संबंधित प्रश्न को देखें ।
मैक्रो

जवाबों:


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मोरन के मैं एक नैदानिक आंकड़ा है कि, एक प्रतिगमन के बच में स्थानिक ऑटो सहसंबंध पता लगाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता दिया आप एक वजन मैट्रिक्स है कि है , प्रविष्टियों के साथ डब्ल्यू मैं j अवलोकन के बीच दूरी का प्रतिनिधित्व (बच) एक्स मैं और एक्स जे । आप इसे सहसंबंध के स्थानिक-भारित माप के रूप में सोच सकते हैं। सांख्यिकीय के महत्व को विश्लेषणात्मक रूप से या शायद गैर-पैरामीट्रिक री-सैंपलिंग विधियों (जैसे कि जैकनाइफ) के साथ गणना की जा सकती है। कुछ ऐसा ही करने का एक और तरीका है लैग्रेग मल्टीप्लायर टेस्ट।wwijXiXj

यदि अवशिष्टों में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण निरंकुशता का पता लगाया जाता है, तो शारीरिक रूप से समीपस्थ टिप्पणियों को प्रतिगमन मॉडल में शामिल किया जाना चाहिए, जो कि समय-श्रृंखला में किए गए नस के समान है।

सौभाग्य से, आर उपयोगकर्ता के लिए, स्थानिक डेटा CRAN कार्य दृश्य का विश्लेषण है ; एक सिफारिश पैकेज spdep है , जिसमें अपेक्षित कार्य (और चित्रण विगनेट ) हैं।


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(+1) लेखक के यहाँ spdepभी स्थानिक डेटा विश्लेषण के बारे में एक अच्छी पाठ्यपुस्तक R है । मैं इस पुस्तक का स्वामी हूं और मैंने इसे बहुत उपयोगी पाया है।
मैक्रो

पूर्णता के लिए सिर्फ गैरी सी भी स्थानिक सहसंबंध का एक उपाय है। en.wikipedia.org/wiki/Geary_C
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