Pruebas de autocorrelación espacial en un modelo de regresión binomial negativa

Question

Actualmente, estoy trabajando en un conjunto de datos de recuento que miden los acontecimientos en una unidad administrativa de tercer orden. La frecuencia de los sucesos varía para cada unidad administrativa de tercer orden para tener en cuenta la variabilidad, estoy utilizando un modelo de regresión binomial negativa.

Un análisis gráfico aproximado del residuo de la regresión indica que no existe autocorrelación espacial. Me gustaría encontrar un método para evaluar la autocorrelación espacial en un modelo de regresión binomial negativa, ya que una prueba regular de autocorrelación espacial no es factible (por ejemplo, la I de Moran global).

¿Tiene alguna sugerencia?

Answer 1

Sospecho que puedes usar moran.mc para hacer una prueba de permutación monte-carlo. Básicamente, calcula una medida de correlación espacial para sus residuos, luego reasigna aleatoriamente sus residuos a sus regiones y vuelve a calcular la medida. Hágalo 999 veces, y vea en qué posición se encuentra su medida de datos con sus medidas de MC. Si está en la cola positiva, puede decir que tiene una autocorrelación residual significativa.