Je veux prédire la hauteur des arbres dans une certaine zone en utilisant certaines variables obtenues par télédétection. Comme la biomasse approximative, etc. Je veux d'abord utiliser une régression linéaire (je sais que ce n'est pas la meilleure idée mais c'est une étape incontournable pour mon projet). Je voulais savoir à quel point l'autocorrélation spatiale peut l'affecter et quelle est la façon la plus simple de corriger cela si c'est possible. Au fait, je fais tout dans R.
r
multiple-regression
spatial
autocorrelation
JEquihua
la source
la source
Réponses:
Si une autocorrélation statistiquement significative est détectée dans les résidus, des observations physiquement proximales doivent être incluses dans le modèle de régression, semblable dans la veine à ce qui est fait dans une série chronologique.
Heureusement, pour l'utilisateur R, il existe une vue de tâche Analyse des données spatiales CRAN; un package recommandé est le spdep , qui a les fonctions requises (et des vignettes illustratives).
la source
spdep
également un bon manuel sur l'analyse des données spatialesR
ici . Je possède ce livre et je l'ai trouvé très utile.