Howtosignalprocessing
- Pourquoi l'autocorrélation spatiale est-elle un problème?
- Comment abordez-vous l'autocorrélation spatiale?
- Qu'est-ce que l'autocorrélation spatiale entre deux variables?
- Qu'est-ce que l'analyse de corrélation spatiale?
Pourquoi l'autocorrélation spatiale est-elle un problème?
Si une autocorrélation spatiale est présente, elle violera l'hypothèse de l'indépendance des résidus et remettra en question la validité des tests d'hypothèse. Le principal effet de ces violations est que l'erreur SS (somme des carrés) est sous-estimée (Davis, 1986), gonflant ainsi la valeur de la statistique du test.
Comment abordez-vous l'autocorrélation spatiale?
Dans les modèles linéaires de données normalement distribuées, l'autocorrélation spatiale peut être traitée par les applications connexes des moindres carrés généralisés (GLS) et des modèles auto-régressifs (modèles autorégressifs conditionnels (CAR) et des modèles autorégressifs simultanés (SAR))).
Qu'est-ce que l'autocorrélation spatiale entre deux variables?
La présence d'autocorrélation spatiale dans les deux ou l'une de deux variables à l'étude (i.e., Dépendance spatiale bivariée) signifie que lorsque la nature d'une association bivariée à un endroit est connu, on peut deviner la nature des associations bivariées dans les endroits à proximité.
Qu'est-ce que l'analyse de corrélation spatiale?
La corrélation spatiale signifie qu'il existe une corrélation entre le gain de signal moyen reçu et l'angle d'arrivée d'un signal. Rich propagation par trajets multiples diminue la corrélation spatiale en étalant le signal de telle sorte que les composants multipath sont reçus de nombreuses directions spatiales différentes.
