¿Qué significan los avisos de análisis de regresión de ArcGIS 000853, 000916 y 000981?

Question

Estoy tratando de hacer un análisis de regresión utilizando un shapefile que contiene la variable dependiente (NDVI) y la variable explicativa (prec) en ArcGIS.

En primer lugar, ejecuto el análisis GWR y, a continuación, ejecuto la autocorrelación espacial Moran I en el residuo del resultado GWR.

Por último, quería ver las estadísticas de resumen en la ventana de resultados en ArcGIS, pero sólo me da 3 advertencias relacionadas con el análisis.

¿Tienes alguna idea de por qué aparecen estos avisos?

El shapefile ya se ha proyectado en lat/long geográficos, lo que me hace preguntarme si el resultado de la regresión es correcto o no.

Answer 1

Siempre que realice un análisis que implique mediciones de distancia, deberá proyectar los datos (lamentablemente, en la actualidad las herramientas de estadística espacial de ArcGIS no calculan distancias geodésicas). En enlace encontrará más información sobre los sistemas de coordenadas proyectadas:

Las conceptualizaciones de ZONA DE INDIFERENCIA no son apropiadas cuando sus datos se miden en grados porque la unidad más pequeña que se puede especificar con este método es 1, y 1 grado es muy grande y representa diferentes distancias en varios lugares de la tierra. Esto se discute en la ayuda de la herramienta Autocorrelación Espacial.

Si aún no lo has hecho, quizá quieras tomarte un poco de tiempo para repasar un tutorial sobre regresión. Creo que podría responder a algunas de tus preguntas: www.esriurl.com/spatialstats (desplázate hacia abajo hasta los tutoriales de regresión).

Espero que le sirva de ayuda.

Answer 2

Las herramientas de Estadísticas Espaciales de ESRI no calculan la distancia ortodrómica si los datos están en un sistema de coordenadas geográficas (Lat/Long). Por lo tanto, el análisis espacial basado en la distancia es incorrecto. Las herramientas requieren que las unidades de proyección estén en pies o metros. La "ZONE_OF_INDIFFERENCE" es un término inventado por ESRI que básicamente significa que dentro de un vecindario local los valores de uno o ambos lados de la ecuación exhiben valores idénticos. No se puede ajustar una regresión a un único valor.

Me siento obligado a señalar que debes utilizar GWR con mucha precaución. Varios estudios han detectado graves defectos en este método. También debe ser consciente de la intención original de GWR. Está diseñado específicamente para tratar datos que presentan no estacionariedad. Se trata de un efecto de autocorrelación de segundo orden (local), mientras que el estadístico I de Moran representa efectos de primer orden (globales). Si sus datos no presentan efectos de 2º orden, los resultados de GWR serán bastante incorrectos. Puede comprobarlo utilizando una de las herramientas de autocorrelación local (en Mapping Clusters). Si tiene valores atípicos espaciales con valores p significativos, entonces GWR es apropiado, dadas sus limitaciones. El análisis exploratorio espacial es un paso fundamental antes de aplicar un enfoque de regresión determinado.