De regresión espacial, ¿qué es una estructura esférica de la autocorrelación?

Question

Tengo un gran conjunto de datos tabulados para el mundo (he.e esférica, envolvente de la superficie) que estoy aplicando espacial de regresión a (usando un modelo de COCHE). He estado utilizando el valor predeterminado función de autocorrelación, sin embargo, como los datos de mi es global (punto 0,0 encuentra junto a max(x),0 y 0,max(y)), me preguntaba si esférica y la función de autocorrelación funcionaría mejor.

A pesar de que he un montón de referencias sobre su uso, he sido incapaz de encontrar una respuesta simple o diagrama en cuanto a lo esférica y la función de autocorrelación en realidad es! Es como yo pensaba, una autocorrelación en los que los datos se envuelve alrededor de una esfera, o una determinada función matemática de la variograma forma, o algo completamente distinto?

Answer 1

Voy a hacer un salto de fe, y se supone que te refieres a la esférica y la correlación espacial de la estructura.

Esférica y la correlación espacial de la estructura tiene dos parámetros: $n$, la "pepita" efecto, que actúa para reducir todas las correlaciones entre las dos observaciones más de 0 distancia una de la otra, e $d$, el rango (distancia) a través de la cual las correlaciones será distinto de cero. Ligeramente reformular la documentación de R nlme paquete:

La correlación entre dos observaciones, una distancia $r < d$ aparte es, si el efecto pepita es cero, $1 - 1.5(r/d) + 0.5(r/d)^3$. Si $r\ge d$ la correlación es cero. Si hay un efecto pepita $n$, el la correlación es sólo $(1-n)(1 - 1.5(r/d) + 0.5(r/d)^3)$ para todos los observaciones para que $r > 0$.

La "esférica" se refiere a su simetría con respecto a la dirección, como una esfera con respecto al origen, en lugar de la forma de la superficie a partir de la cual se recogieron los datos, aunque confusamente, es también el nombre de la estructura. Sin embargo, me parece que, si hay correlación entre las observaciones que se relaciona con la distancia entre ellos, independientemente de la dirección, esférica y la correlación espacial de la estructura sería razonable primer intento. Hay otros correlación espacial de las estructuras, a pesar de que, por ejemplo, Gauss o exponencial (que también son simétricas con respecto a la dirección).

Una referencia es "las Estadísticas de Datos Espaciales", a cargo de N. A. C. Cressie, 1993.