目前,我正在研究一个计数数据集测量三阶管理单元中的事件。每个三阶行政单位的事件频率各不相同,以解释变异性,我使用的是负二项式回归模型。
回归残差的粗略图形分析表明不存在空间自相关。我想找到一种方法来评估负二项式回归模型中的空间自相关,因为空间自相关的常规测试是不可行的(例如 Global Moran's I)。
你有什么建议吗?
目前,我正在研究一个计数数据集测量三阶管理单元中的事件。每个三阶行政单位的事件频率各不相同,以解释变异性,我使用的是负二项式回归模型。
回归残差的粗略图形分析表明不存在空间自相关。我想找到一种方法来评估负二项式回归模型中的空间自相关,因为空间自相关的常规测试是不可行的(例如 Global Moran's I)。
你有什么建议吗?
我怀疑你可以moran.mc用来做蒙特卡洛置换测试。基本上,它会计算残差的空间相关性度量,然后随机将残差重新分配给您的区域并重新计算度量。这样做 999 次,查看您的数据度量与 MC 度量的排名。如果它在远正的尾部,你可以说你有显着的残差自相关。