Auto-regressão condicional

O Modelo de Regressão Autocondicional ( " Modelo AutoRegressivo Condicional " ou " CAR " ) é uma generalização do modelo de regressão linear definido para refletir a autocorrelação espacial em problemas de classificação e regressão espacial. Enquanto na regressão clássica se pressupõe que o fenômeno é estacionário no espaço estudado, assim que o geógrafo analista detecta uma dependência entre a observação realizada e a localização geográfica, ele deve empregar um modelo não estacionário como CAR, SAR ou GWR .

Descrição

Este modelo assume a seguinte forma: ${\ displaystyle y = x \ beta + \ rho W (yx \ beta) + \ epsilon}$

onde $ρ$ é um coeficiente de auto-regressão, $W$ é a matriz de pesos espaciais , $x$ as variáveis explicativas, $y$ a variável explicada, $ε$ representa o erro.

usar

Esses modelos são usados na mineração de dados espaciais .

Notas e referências

Notas

Referências

[PDF] (en) Carsten F. Dormann ,, Jana M. McPherson, Miguel B. Arau' jo, Roger Bivand, Janine Bolliger, Gudrun Carl, Richard G. Davies, Alexandre Hirzel, Walter Jetz, W. Daniel Kissling, Ingolf Ku¨hn, Ralf Ohlemu¨ ller, Pedro R. Peres-Neto, Bjo¨ rn Reineking, Boris Schroder, Frank M. Schurr e Robert Wilson, “ “ Métodos para explicar a autocorrelação espacial na análise da distribuição de espécies dados: uma revisão ” ” (acessado em 28 de outubro de 2011 )

Veja também

Bibliografia

(pt) Harvey Miller e Jiawei Han , Geographic Data Mining and Knowledge Discovery , Boca Raton, CRC Press,2009, 458 p. ( ISBN 978-1-4200-7397-3 ).