লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং স্থানিক-স্বতঃসংশ্লিষ্ট

Question

দূরবর্তী সেন্সিংয়ের মাধ্যমে প্রাপ্ত কিছু ভেরিয়েবল ব্যবহার করে আমি নির্দিষ্ট অঞ্চলে ট্রি হাইটের পূর্বাভাস দিতে চাই। আনুমানিক বায়োমাস ইত্যাদির মতো আমি প্রথমে লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করতে চাই (আমি জানি এটি সেরা ধারণা নয় তবে এটি আমার প্রকল্পের জন্য অবশ্যই একটি পদক্ষেপ)। আমি জানতে চেয়েছিলাম স্থিতিশীল স্ব-সংযোজন এটি কীভাবে খারাপভাবে প্রভাবিত করতে পারে এবং যদি এটি সম্ভব হয় তবে এটি সংশোধন করার সহজতম উপায় কী। আমি যাইহোক আর-তে সবকিছু করছি।

Comments

সমীরের পরামর্শ অনুসারে আপনি যদি অবশিষ্টাংশগুলিতে স্থানিক স্বতঃসংশ্লিষ্টতা দেখতে পান তবে আপনি কাছের অবস্থানগুলিতে ("স্থানিক ল্যাগ") পর্যবেক্ষণকারীদের মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন। স্থানিক অটোকোরিলেশন পরিচালনা করার জন্য আরেকটি বিকল্প হ'ল স্থানিক স্থানাঙ্কগুলির একটি অর্ধ-প্যারাম্যাট্রিক্যালি আনুমানিক ফাংশন অন্তর্ভুক্ত করে উদাহরণস্বরূপ, একটি সাধারণীকরণ সংযোজনকারী মডেলকে স্থানিক প্রবণতা মডেল করা। দেখুন এই সংশ্লিষ্ট প্রশ্ন আরও তথ্যের জন্য।

— ম্যাক্রো

Answer 1

মোরান এর আমি একটি ডায়গনিস্টিক পরিসংখ্যাত করে একটি রিগ্রেশন এর অবশিষ্টাংশ মধ্যে স্থানিক autocorrelation সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, প্রদত্ত আপনি একটি ওজন ম্যাট্রিক্স আছে হয় , এন্ট্রিগুলির সাথে পর্যবেক্ষণ মধ্যে দূরত্ব প্রতিনিধিত্বমূলক (অবশিষ্টাংশ) এবং । আপনি এটিকে পারস্পরিক সম্পর্কের একটি স্থানিক ওজনযুক্ত পরিমাপ হিসাবে ভাবতে পারেন। পরিসংখ্যানের তাত্পর্য বিশ্লেষণ করে বা সম্ভবত প্যারামিমেট্রিক পুনরায় স্যাম্পলিং পদ্ধতিগুলির (যেমন জ্যাককেনিফ) দ্বারা গণনা করা যেতে পারে। অনুরূপ কিছু করার জন্য আরেকটি পদ্ধতি হ'ল ল্যাঞ্জারেঞ্জ গুণক পরীক্ষা।$\mathbf{w}$$w_{ij}$$X_i$$X_j$

যদি একটি পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ স্বতঃসংশ্লিষ্টতা অবশিষ্টাংশগুলিতে সনাক্ত করা হয় তবে শারীরিকভাবে প্রক্সিমাল পর্যবেক্ষণগুলি রিগ্রেশন মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে, সময়-সিরিজে যা করা হয় তার সাথে শিরা জাতীয়।

ভাগ্যক্রমে, আর ব্যবহারকারীর জন্য, স্থানিক ডেটা CRAN টাস্ক ভিউ বিশ্লেষণ রয়েছে ; একটি সুপারিশ প্যাকেজ হ'ল স্পডিপ , যার প্রয়োজনীয় ফাংশন (এবং চিত্রের ভিগনেটস ) রয়েছে।

Comments

(+1) লেখকের এখানেspdep স্থানিক ডেটা বিশ্লেষণ সম্পর্কে একটি দুর্দান্ত পাঠ্যপুস্তিকা রয়েছে । আমি এই বইয়ের মালিক এবং এটি খুব দরকারী বলে মনে করেছি। R

— ম্যাক্রো

কেবল সম্পূর্ণতার জন্য গিয়ারির সি স্থানীয় স্থানের একটি পরিমাপ। en.wikipedia.org/wiki/Geary's_C

— xro7