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Regression modelGIS / spatial

Autocorrelazione spaziale robusta

I metodi robusti di autocorrelazione spaziale misurano il grado in cui unità geografiche vicine condividono valori simili, controllando esplicitamente l'influenza distorsiva di outlier spaziali e osservazioni estreme. Estendono le statistiche classiche come l'indice I di Moran, riducendo il peso o eliminando le osservazioni che altrimenti amplificherebbero o attenuerebbero il segnale di autocorrelazione.

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Fonti

  1. Anselin, L., & Florax, R. J. G. M. (1995). Small sample properties of tests for spatial dependence in regression models: some further results. In Anselin, L. & Florax, R. J. G. M. (Eds.), New Directions in Spatial Econometrics. Springer, Berlin. link
  2. Cliff, A. D., & Ord, J. K. (1981). Spatial Processes: Models and Applications. Pion, London. ISBN: 0850860814

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Spatial Autocorrelation Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/spatial-analysis/robust-spatial-autocorrelation

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ScholarGateRobust Spatial Autocorrelation (Robust Spatial Autocorrelation Analysis). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/spatial-analysis/robust-spatial-autocorrelation · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026