Regression modelGIS / spatial
ロバスト空間的自己相関の局所指標 (Robust LISA)
ロバスト空間的自己相関の局所指標 (Robust LISA) は、AnselinのLISAフレームワークを拡張し、外れ値、極端な値、および空間的に不均一な母集団に対応します。空間的重みまたは標準化された値に外れ値に強い調整を適用することで、Robust LISAは、影響力の大きい観測値によって引き起こされる歪みなしに、統計的に有意な局所クラスターと空間的外れ値を特定します。
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出典
- Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association—LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115. DOI: 10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x ↗
- Assuncao, R. M., & Reis, E. A. (1999). A new proposal to adjust Moran's I for population density. Statistics in Medicine, 18(16), 2147–2162. DOI: 10.1002/(SICI)1097-0258(19990830)18:16<2147::AID-SIM179>3.0.CO;2-I ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Local Indicators of Spatial Association. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/spatial-analysis/robust-local-indicators-of-spatial-association
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