ScholarGate
Ассистент
Regression modelGIS / spatial

Робастные локальные показатели пространственной ассоциации (Robust LISA)

Robust Local Indicators of Spatial Association (Robust LISA) расширяют структуру LISA Анселина для работы с выбросами, экстремальными значениями и пространственно неоднородными популяциями. Применяя устойчивые к выбросам корректировки к пространственным весам или стандартизированным значениям, Robust LISA идентифицирует статистически значимые локальные кластеры и пространственные выбросы без искажений, вызванных сильно влиятельными наблюдениями.

Открыть в MethodMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Скачать слайды
Learn & explore
ВидеоСкоро

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association—LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115. DOI: 10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x
  2. 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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Local Indicators of Spatial Association. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/spatial-analysis/robust-local-indicators-of-spatial-association

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateRobust Local Indicators of Spatial Association (Robust Local Indicators of Spatial Association). Получено 2026-06-17 из https://scholargate.app/ru/spatial-analysis/robust-local-indicators-of-spatial-association · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026