Wie wird die Autokorrelation bei der logistischen Regression von räumlichen Daten richtig behandelt?

Wie geht man mit räumlicher Autokorrelation um?

Bei linearen Modellen normalverteilter Daten kann die räumliche Autokorrelation mit den verwandten Ansätzen der verallgemeinerten kleinsten Quadrate (GLS) und autoregressiven Modellen (bedingte autoregressive Modelle (CAR) und simultane autoregressive Modelle (SAR)) behandelt werden.

Warum sollte vor der statistischen Analyse von geografischen Daten ein Test auf räumliche Autokorrelation durchgeführt werden?

Warum ist räumliche Autokorrelation wichtig? Einer der Hauptgründe, warum die räumliche Autokorrelation wichtig ist, liegt darin, dass die Statistik davon ausgeht, dass die Beobachtungen unabhängig voneinander sind. Wenn in einer Karte eine Autokorrelation besteht, dann verstößt dies gegen die Tatsache, dass die Beobachtungen unabhängig voneinander sind.
 

Was ist räumliche Autokorrelation in der Regression?

Der Begriff räumliche Autokorrelation bezieht sich auf das Vorhandensein einer systematischen räumlichen Variation in einer kartierten Variable. Wenn benachbarte Beobachtungen ähnliche Datenwerte aufweisen, zeigt die Karte eine positive räumliche Autokorrelation.

Wie messen wir die globale und lokale räumliche Autokorrelation?

Der häufigste Weg zum Testen räumlicher Autokorrelation ist die Moran -I -Statistik.
Globale räumliche Autokorrelation

1. Wir bestimmen den Unterschied zwischen uns und dem Mittelwert. Unterschied zwischen unseren Nachbarn J und dem Mittelwert.
2. Wir multiplizieren dies mit dem Gewicht, das unseren Nachbarn gegeben wird.

Wie behebt man Autokorrelation in der Regression?

Grundsätzlich gibt es zwei Methoden zur Reduzierung der Autokorrelation, von denen der erste am wichtigsten ist:

1. Verbesserung der Modellanpassung. Versuchen Sie, die Struktur in den Daten im Modell zu erfassen.
2. Wenn keine weiteren Prädiktoren hinzugefügt werden können, geben Sie ein AR1 -Modell ein.

Welche Abhilfemaßnahmen gibt es bei Autokorrelation?

Wenn autokorrelierte Fehlerterme festgestellt werden, sollte eine der ersten Abhilfemaßnahmen darin bestehen, den Wegfall einer wichtigen Prädiktorvariablen zu untersuchen. Wenn ein solcher Prädiktor nicht zur Verringerung/Beseitigung der Autokorrelation der Fehlerterme beiträgt, können bestimmte Transformationen an den Variablen vorgenommen werden.

Hat die räumliche Autokorrelation Auswirkungen auf die Regression?

Räumliche und zeitliche Autokorrelation kann problematisch sein, weil sie gegen die Annahme verstößt, dass die Residuen in der Regression unabhängig sind, was dazu führt, dass die geschätzten Standardfehler der Parameter verzerrt sind und die parametrischen Statistiken nicht mehr ihren erwarteten Verteilungen folgen (d. h. die p-Werte sind zu niedrig).

Warum ist die räumliche Autokorrelation ein Problem?

Liegt eine räumliche Autokorrelation vor, so verstößt dies gegen die Annahme der Unabhängigkeit der Residuen und stellt die Gültigkeit der Hypothesentests in Frage. Der Haupteffekt solcher Verstöße besteht darin, dass die Fehlersumme SS (Sum of Squares) unterschätzt wird (Davis, 1986), wodurch der Wert der Teststatistik aufgebläht wird.

Was ist der Unterschied zwischen räumlicher Korrelation und räumlicher Autokorrelation?

Die räumliche Korrelation ist positiv, wenn sich ähnliche Werte auf einer Karte häufen. Eine positive Autokorrelation liegt vor, wenn Moren I nahe bei +1 liegt. Das folgende Bild zeigt die Bodenbedeckung in einem Gebiet und ist ein Beispiel für eine positive Korrelation, da ähnliche Cluster in der Nähe liegen.
 

Wie löst man die Autokorrelationsfunktion?

Die Anzahl der berechneten Autokorrelationen ist gleich der effektiven Länge der Zeitreihe geteilt durch 2, wobei die effektive Länge einer Zeitreihe die Anzahl der Datenpunkte in der Reihe ohne die Lücken vor den Daten ist. Die Anzahl der berechneten Autokorrelationen liegt zwischen einem Minimum von 2 und einem Maximum von 400.

Was sagt uns die räumliche Autokorrelation?

Das Tool Spatial Autocorrelation (Global Moran’s I) misst die räumliche Autokorrelation auf der Grundlage von Merkmalspositionen und Merkmalswerten gleichzeitig. Bei einer Reihe von Merkmalen und einem zugehörigen Attribut wird bewertet, ob das ausgedrückte Muster geclustert, verstreut oder zufällig ist.

Wie interpretieren Sie Autokorrelationsergebnisse?

Eine Autokorrelation von +1 steht für eine perfekte positive Korrelation, während eine Autokorrelation von minus 1 eine perfekte negative Korrelation darstellt. Technische Analysten können die Autokorrelation nutzen, um zu messen, wie stark der Einfluss vergangener Kurse eines Wertpapiers auf seinen zukünftigen Kurs ist.