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- ¿Por qué la autocorrelación espacial es un problema??
- ¿Cómo se aborda la autocorrelación espacial??
- ¿Qué es la autocorrelación espacial entre dos variables??
- ¿Qué es el análisis de correlación espacial??
¿Por qué la autocorrelación espacial es un problema??
Si hay autocorrelación espacial presente, violará la suposición sobre la independencia de los residuos y pondrá en tela de juicio la validez de las pruebas de hipótesis. El efecto principal de tales violaciones es que se subestima el error SS (suma de cuadrados) (Davis, 1986) inflando así el valor de la estadística de prueba.
¿Cómo se aborda la autocorrelación espacial??
En los modelos lineales de datos normalmente distribuidos, la autocorrelación espacial puede abordarse mediante los abarches relacionados de los modelos de mínimos cuadrados (GLS) y los modelos autororreeses condicionales (CAR) y modelos autorregresivos simultáneos (SAR)).
¿Qué es la autocorrelación espacial entre dos variables??
La presencia de autocorrelación espacial en ambas o dos variables bajo investigación (i.mi., Dependencia espacial bivariada) significa que cuando se conoce la naturaleza de una asociación bivariada en un lugar, uno puede adivinar la naturaleza de las asociaciones bivariadas en lugares cercanos.
¿Qué es el análisis de correlación espacial??
La correlación espacial significa que existe una correlación entre la ganancia de señal promedio recibida y el ángulo de llegada de una señal. La rica propagación de múltiples patillas disminuye la correlación espacial al extender la señal de tal manera que los componentes de múltiples trayes se reciben de muchas direcciones espaciales diferentes.
