Regression modelGIS / spatial

ロバスト空間自己相関

ロバスト空間自己相関手法は、空間的外れ値や極端な観測値による歪んだ影響を明示的に制御しながら、近接する地理的単位が類似した値を共有する程度を測定する。これらは、自己相関信号を過大評価または過小評価する観測値の重みを減らすか、それらをトリミングすることによって、Moran's Iのような古典的統計量を拡張するものである。

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出典

  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

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

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ScholarGateRobust Spatial Autocorrelation (Robust Spatial Autocorrelation Analysis). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/spatial-analysis/robust-spatial-autocorrelation · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026