Prise en compte de l’autocorrélation spatiale dans le modèle ZINB ?

Comment tenir compte de l’autocorrélation spatiale ?

Une façon relativement simple de détecter l’autocorrélation spatiale est d’explorer s’il y a des motifs spatiaux dans les résidus. Pour ce faire, nous traçons les coordonnées de l’unité d’échantillonnage (latitude et longitude) de telle sorte que la taille, la forme ou les couleurs des points reflètent les résidus associés à ces observations.
 

Quel est le problème de l’autocorrélation spatiale ?

Si l’autocorrélation spatiale est présente, elle violera l’hypothèse de l’indépendance des résidus et remettra en question la validité du test d’hypothèse. Le principal effet de telles violations est que l’erreur SS (somme des carrés) est sous-estimée (Davis, 1986), ce qui gonfle la valeur de la statistique de test.

Qu’est-ce que l’autocorrélation dans l’analyse spatiale ?

Le terme autocorrélation spatiale fait référence à la présence d’une variation spatiale systématique dans une variable cartographiée. Lorsque des observations adjacentes présentent des valeurs de données similaires, la carte présente une autocorrélation spatiale positive.

Qu’est-ce que l’autocorrélation spatiale PDF ?

L’autocorrélation spatiale mesure la direction de l’association linéaire entre les variables et le degré d’intensité de la configuration spatiale d’une variable donnée avec la même variable, mais pour un voisinage défini.
 

Qu’est-ce que le score Z dans l’autocorrélation spatiale ?

Les z-scores reflètent l’intensité du regroupement spatial, et les z-scores de pointe statistiquement significatifs indiquent les distances où les processus spatiaux favorisant le regroupement sont les plus prononcés. Ces distances maximales sont souvent des valeurs appropriées à utiliser pour les outils avec un paramètre de bande de distance ou de rayon de distance.

Comment aborder l’autocorrélation ?

Il existe essentiellement deux méthodes pour réduire l’autocorrélation, dont la première est la plus importante:

Quelle est la différence entre la corrélation spatiale et l’autocorrélation spatiale ?

La corrélation spatiale est positive lorsque des valeurs similaires sont regroupées sur une carte. Une autocorrélation positive se produit lorsque le I de Moren est proche de +1. L’image ci-dessous montre l’occupation du sol dans une zone et c’est un exemple de corrélation positive puisque des grappes similaires sont proches.
 

Quelles sont les trois causes de l’autocorrélation ?

Causes d’autocorrélation

• Inertie / temps pour s’ajuster. Cela se produit souvent dans les données macro et séries chronologiques.
• Influences prolongées. Il s’agit encore d’une macro, des séries chronologiques traitant des chocs économiques.
• Le lissage / manipulation des données. L’utilisation de fonctions pour lisser les données apportera une autocorrélation dans les termes de perturbation.
• Mispecification.

Quels sont les différents types d’autocorrélation spatiale ?

Citation de la vidéo :

Comment identifier les problèmes d’autocorrélation ?

Test d’autocorrélation

La méthode la plus courante pour tester l’autocorrélation est le test de Durbin-Watson. Sans entrer dans les détails techniques, le test de Durbin-Watson est une statistique qui détecte l’autocorrélation à partir d’une analyse de régression. Le test de Durbin-Watson produit toujours un nombre de test compris entre 0 et 4.

Pourquoi utiliser l’autocorrélation spatiale ?

L’importance de l’autocorrélation spatiale réside dans le fait qu’elle permet de définir l’importance d’une caractéristique spatiale pour un objet donné dans l’espace et de déterminer s’il existe une relation claire entre les objets et les propriétés spatiales.
 

Quelles sont les méthodes de détection de l’autocorrélation ?

Une méthode courante pour tester l’autocorrélation est le test de Durbin-Watson. Les logiciels statistiques tels que SPSS peuvent inclure l’option d’exécution du test de Durbin-Watson lors de la réalisation d’une analyse de régression. Le test de Durbin-Watson produit une statistique de test qui varie de 0 à 4.