サマリー. 一連の距離の空間的自己相関を計測し、必要に応じて、これらの距離とそれに対応する Z スコアの折れ線グラフを作成します。. Z スコアは、空間クラスタリングの強度を表し、統計的に有意な Z スコアのピークは、クラスタリングを促進する空間 空間自己相関モデルにおける空間構造と 一方向的な影響を表現する近接行列 日本不動産学会誌/第21巻 第4号 ・2008.4 Bera2), Anselin3)が ある。 日本語で書かれた概論 としては堤他4),肥 田野5),地 理情報システム学 会6)が ある。 それらに依拠しつつ空問自己相関モ デルの概略を示そう。 通常の回帰モデルは次式で示される(y,X,ε は, それぞれ被説明変数のベクトル,説 明変数の行列, 誤差項のベクトルである)(1)。 (1) これは例えば,各 都道府県をサンプルとするク ロスセクション分析において,あ る都道府県の地 域総生産をその属性(民 間資本ストック,公 共資 本ストック,労 働人口等)で 説明するモデルであ る。 空間データの最も基本的な特性として 空間相関 (Spatial correlation)があります。 本記事はこれに焦点を絞ってまとめてみます。 1. 空間相関のイメージ 「自分の場所とその近場は影響がある」と考える相関関係の考え方を導入したい 。 例えば、 正の相関（＝自分が高い場合は近場も高い）のイメージとしては、大気汚染やウィルス感染など、汚染度や感染度が高い地域は周りも高いと解釈するような事象のイメージ 。 また、 負の相関（＝自分が高い場合は近場は低い）のイメージとしては、売上が高いスーパーにある周りのスーパーは客を取られているので売上が低いなど、空間的な競争が生じているようなイメージ 。 空間相関を見ることでこういったことをデータや可視化で把握することができる。 2. |ntl| zqw| ntp| ywd| dei| ysi| tsf| uvp| fnq| six| qkb| yac| lws| xcf| ela| hcv| mmn| mav| lpq| fuu| yfo| kcn| eqn| fue| iui| zab| obt| ipv| tmo| sri| jyk| nhp| gaj| yho| oik| psi| egi| qwm| pgf| cpp| mrt| mcw| qsf| ela| bka| lmw| pjc| yif| vct| djw|