Howtosignalprocessing
- Dlaczego problem przestrzenny jest problemem?
- Jak zająć się autokorelacją przestrzenną?
- Co to jest autokorelacja przestrzenna między dwiema zmiennymi?
- Co to jest analiza korelacji przestrzennej?
Dlaczego problem przestrzenny jest problemem?
Jeśli obecna jest autokorelacja przestrzenna, naruszy założenie o niezależności resztek i zakwestionuje ważność testowania hipotez. Głównym efektem takich naruszeń jest to, że błąd SS (suma kwadratów) jest niedoceniany (Davis, 1986), w ten sposób zawyżając wartość statystyki testu.
Jak zająć się autokorelacją przestrzenną?
W modelach liniowych normalnie rozproszonych danych, autokorelację przestrzenną można rozwiązać przez powiązane apeki uogólnionych najmniejszych kwadratów (GLS) i modeli auto-regresywnych (warunkowe modele autoregresywne (CAR) i jednoczesne modele autoregresywne (SAR)).
Co to jest autokorelacja przestrzenna między dwiema zmiennymi?
Obecność autokorelacji przestrzennej w obu lub jednej z dwóch badanych zmiennych (i.mi., dwuwymiarowe zależność przestrzenna) oznacza, że gdy znany jest charakter skojarzenia dwuwymiarowego w miejscu, można odgadnąć naturę dwuwymiarowych skojarzeń w pobliskich lokalizacjach.
Co to jest analiza korelacji przestrzennej?
Korelacja przestrzenna oznacza, że istnieje korelacja między otrzymanym średnim wzmocnieniem sygnału a kątem przybycia sygnału. Bogata propagacja wielościeżkowa zmniejsza korelację przestrzenną poprzez rozprzestrzenianie sygnału tak, że składniki wielościeżkowe są odbierane z wielu różnych kierunków przestrzennych.
