Howtosignalprocessing
- Warum ist die räumliche Autokorrelation ein Problem??
- Wie adressieren Sie die räumliche Autokorrelation??
- Was ist räumliche Autokorrelation zwischen zwei Variablen?
- Was ist räumliche Korrelationsanalyse?
Warum ist die räumliche Autokorrelation ein Problem??
Wenn räumliche Autokorrelation vorhanden ist, verstößt sie gegen die Annahme der Unabhängigkeit von Residuen und stellt die Gültigkeit von Hypothesentests in Frage. Der Haupteffekt solcher Verstöße besteht darin.
Wie adressieren Sie die räumliche Autokorrelation??
In linearen Modellen normalverteilter Daten kann die räumliche Autokorrelation durch die zugehörigen Anlagen der verallgemeinerten kleinsten Quadrate (GLS) und automatisch regressiven Modelle (bedingte autoregressive Modelle (CONDOREGRESSE-Modelle) und gleichzeitige autoregressive Modelle (SAR) und gleichzeitige autoregressive Modelle (SAR)) behandelt werden.
Was ist räumliche Autokorrelation zwischen zwei Variablen?
Das Vorhandensein einer räumlichen Autokorrelation in beiden untersuchten Variablen (i.e., bivariate räumliche Abhängigkeit) bedeutet, dass man die Art der bivariaten Assoziationen an nahe gelegenen Orten erraten kann, wenn die Art einer bivariaten Vereinigung an einem Ort bekannt ist.
Was ist räumliche Korrelationsanalyse?
Räumliche Korrelation bedeutet, dass eine Korrelation zwischen der empfangenen Durchschnittssignalverstärkung und dem Ankunftswinkel eines Signals besteht. Eine reichhaltige Multipath -Ausbreitung verringert die räumliche Korrelation, indem das Signal so verbreitet wird, dass Multipath -Komponenten aus vielen verschiedenen räumlichen Richtungen empfangen werden.
