
モデルの下方予測 (赤色) がどのように空間的にクラスタリングしているかに注目してください。統計的に有意な残差の空間クラスタリング (モデルの上方予測および下方予測) は、モデルに主要な説明変数がないことを示します。[空間的自己相関分析 (Spatial Autocorrelation (Morans I))] ツールを使用して、回帰モデルの残差の空間クラスタリングが統計的に有意であるかどうかを判断できます。
モデルの下方予測 (赤色) がどのように空間的にクラスタリングしているかに注目してください。統計的に有意な残差の空間クラスタリング (モデルの上方予測および下方予測) は、モデルに主要な説明変数がないことを示します。[空間的自己相関分析 (Spatial Autocorrelation (Morans I))] ツールを使用して、回帰モデルの残差の空間クラスタリングが統計的に有意であるかどうかを判断できます。