Методы оценки пространственной корреляции данных (14 час.)
Тема 3.1. Формирование пространственных матриц (2,5 часа)
Пространственная матрица. Виды матриц. Принцип ладьи, слона, метод к-ближайших соседей при построении матрицы. Матрицы обратных расстояний, и походы к ее определению. Изменение масштаба координат для получения обратных весов расстояний. Создание пространственно-взвешенных переменных: с пространственным лагом как среднее или сумму соседей, на основе обратных весов расстояний.
Тема 3.2. Глобальные, локальные и многомерные индексы (11,5 часа)
Сглаживание пространственного изменения. Глобальный индекс Морана: оценка значения и построение графика рассеивания. Пространственная коррелограмма и выбор дистанции. Двумерная пространственная автокорреляция. Последовательная (временная) корреляция. Эмпирическая байесовская стандартизация в качестве средства корректировки статистики пространственного автокорреляционного теста Морана I. Локальный индекс Морана. Локальный индекс Джири. Статистика Геттиса-Орда. Статистики количества соединений (Local Join Count Statistic) для оценки пространственной автокорреляции бинарных переменных. Выявление кластеров и выбросов с помощью одномерной и двумерных расширений локальной статистики Морана. Идентификация многомерных кластеров с помощью локальной статистики Гири. Интерпретация эффектов взаимодействия и оценка их значимости