Come affrontare le dipendenze spaziali | di Leonardo Maldonado | Aprile 2024 | Intelligenza-Artificiale

Gli elementi essenziali del modello di errore spaziale (SEM)

RIl rilevamento emotivo, un campo che si occupa di tonnellate di dati spaziali estratti ed elaborati da immagini satellitari, foto aeree e altre tecnologie basate su sensori, o qualsiasi campo che utilizza dati con caratteristiche spaziali, presenta una sfida non banale. Quando analizziamo tutti questi dati, dobbiamo fare i conti dipendenze spaziali (cioè, come le cose vicine tra loro possono influenzarsi a vicenda). COME Crawford (2009) lo dice giustamente:

La dipendenza spaziale si riferisce al grado di autocorrelazione spaziale tra valori misurati in modo indipendente osservati nello spazio geografico.

Queste dipendenze spaziali possono spesso portare a errori autocorrelati nei modelli statistici, dove osservazioni vicine tra loro tendono a mostrare caratteristiche di errore simili non catturate dalle sole variabili esplicative.

Per scavare in profondità autocorrelazione spazialecontrolla un bel video su YouTube di una conferenza di Luc Anselin all'Università di Chicago (ottobre 2016). Ti invito anche a controllare brevemente il mio post precedente, Convalida incrociata spaziale nell'analisi dei dati geografici (22 marzo 2024), in cui espongo l'importanza di modellare le relazioni spaziali tenendo conto della correlazione spaziale per migliorare le prestazioni, l'affidabilità e il potere predittivo di un modello.

Una tecnica particolarmente utile in analisi spaziale affrontare le dipendenze spaziali nei termini di errore di un modello di regressione è il Modello di errore spaziale (SEM).

Questa è una tecnica statistica che incorpora l'autocorrelazione spaziale nelle analisi di regressione. A differenza dei modelli di regressione tradizionali, che presuppongono l'indipendenza tra le osservazioni, i modelli di regressione spaziale come il SEM considerano le interdipendenze basate sulla posizione tra i punti dati.

A causa della prossimità, la regressione dei dati spaziali spesso produce termini di errore correlati tra loro. Ciò significa che possiamo ipotizzare che i processi mancanti (non catturati dalle covariate considerate) probabilmente si riverseranno sui nostri risultati. Pertanto, questa correlazione può portare a stime distorte e inefficienti se non adeguatamente affrontata.

Bene… il SEM gestisce tutto questo incorporando pesi spaziali o aggiungendo una struttura di autocorrelazione spaziale…