Modèle de régression spatiale

Les outils dans le jeu d`outils modélisation des relations spatiales vous aident à répondre à cette deuxième série de questions. Ces outils incluent la régression des moindres carrés ordinaires (OLS) et la régression pondérée géographiquement. Ce sont les types de questions qui peuvent être répondues à l`aide de l`analyse de régression. Utilisons la régression spatiale pour modéliser les relations spatiales entre les cerfs de marais et les entités terrestres. Lorsque le modèle prédit mal pour une certaine plage de valeurs, les résultats seront biaisés. d) ajouter un grand nombre de variables et utiliser stepAIC pour sélectionner une régression des ols du modèle ols «optimal» est une méthode simple, a une théorie bien développée derrière elle, et a un certain nombre de diagnostics efficaces pour aider à l`interprétation et le dépannage. L`OLS est seulement efficace et fiable, cependant, si vos données et modèle de régression satisfont/satisfont toutes les hypothèses intrinsèquement exigées par cette méthode (voir le tableau ci-dessous). Les données spatiales violent souvent les hypothèses et les exigences de la régression des OLS, il est donc important d`utiliser des outils de régression en conjonction avec des outils de diagnostic appropriés qui peuvent évaluer si la régression est une méthode appropriée pour votre analyse, compte tenu de la structure des données et du modèle mis en œuvre. Ainsi, selon ce modèle simple, «l`âge» est très significatif.

Plus une maison, plus chère. Vous payez 1 269 475 dollars de plus pour une maison qui est 100 ans qu`un pour la nouvelle maison! Alors que la valeur de p pour le nombre de chambres n`est pas impressionnant, mais chaque chambre ajoute environ 200 000 dollars à la valeur d`une maison. Nous utiliserons l`outil «régression des moindres carrés ordinaires» dans la boîte à outils «modélisation des relations spatiales». Ces pondérations ont été branchées dans la formule de régression pour calculer et prédire le nombre de cerfs. Le facteur d`inflation de variance, les scores z, Jarque-Bera et Moran j`ai assuré la robustesse et la signification statistiquement dans le modèle de régression spatiale. Lorsque ce test est statistiquement significatif (p Moran I autocorrélation spatiale voyons si les erreurs (valeurs résiduelles du modèle) semblent être distribuées aléatoirement dans l`espace. Ce chapitre traite du problème de l`inférence dans les modèles de (régression) avec des données spatiales. L`inférence à partir de modèles de régression avec des données spatiales peut être suspecte. En substance, c`est parce que les choses à proximité sont similaires, et il peut ne pas être juste de considérer les cas individuels comme indépendants (ils peuvent être Pseudo-réplicats).

Par conséquent, ces modèles doivent être diagnostiqués avant de les déclarer. Plus précisément, il est important d`évaluer l`autocorrélation spatiale dans les résidus (car celles-ci sont censées être indépendantes, non corrélées). Si les valeurs résiduelles sont spatialement autocorrélées, cela indique que le modèle est mal spécifié. Dans ce cas, vous devriez essayer d`améliorer le modèle en ajoutant (et peut-être supprimer) des variables importantes. Si cela n`est pas possible (soit parce qu`il n`y a pas de données disponibles, soit parce que vous n`avez aucune idée de la variable à rechercher), vous pouvez essayer de formuler un modèle de régression qui contrôle l`autocorrélation spatiale. Nous montrons quelques exemples de cette approche. Ce modèle OLS réalise une valeur R-carré ajustée de 0,795. Avec ces 3 facteurs, nous pouvons expliquer 79,5% de la variation qui se produit.

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