Описание
Результатами регрессионного анализа являются только надежные данные, если модель и данные встречают предположения/ограничения этого метода. Статистически значимая пространственная автокорреляции в остатках регрессии определяет неверные описания (пропущенная ключевая разъяснительная переменная). Результаты являются некорректными, если модель описана неверно.
Решение
Запустите инструмент Пространственная автокорреляция (Moran's I) на остатках регрессии в выходном классе объектов. Если z-оценка указывает на то, что пространственная автокорреляция является статистически значимой, отобразите невязки и запустите для них анализ горячих точек, и тогда, возможно, пространственная структура подскажет вам о нехватке ключевых переменных из этой модели. Если Вы не можете идентифицировать пропущенные ключевые переменные, результаты регрессии являются некорректными, необходимо рассмотреть возможность использования метод пространственной регрессии, предназначенный для работы с пространственной автокорреляцией в строке ошибки. Если пространственная автокорреляция в остатках OLS вызвана нестационарными пространственными процессами, используйте вместо OLS инструмент Географически взвешенная регрессия.