Statistical Modeling of Spatially Stratified Heterogeneous Data

地理空间分析 空间分析 数据挖掘 统计的 采样(信号处理) 工具箱 空间相关性 地理 计量经济学 统计 计算机科学 地图学 数学 滤波器(信号处理) 计算机视觉 程序设计语言
作者
Jinfeng Wang,Robert Haining,Tonglin Zhang,Chengdong Xu,Huanjun Liu,Qian Yin,Lianfa Li,Chenghu Zhou,Guangquan Li,Hongyan Chen
出处
期刊:Annals of the American Association of Geographers [Taylor & Francis]
卷期号:: 1-21 被引量:22
标识
DOI:10.1080/24694452.2023.2289982
摘要

Spatial statistics is an important methodology for geospatial data analysis. It has evolved to handle spatially autocorrelated data and spatially (locally) heterogeneous data, which aim to capture the first and second laws of geography, respectively. Examples of spatially stratified heterogeneity (SSH) include climatic zones and land-use types. Methods for such data are relatively underdeveloped compared to the first two properties. The presence of SSH is evidence that nature is lawful and structured rather than purely random. This induces another “layer” of causality underlying variations observed in geographical data. In this article, we go beyond traditional cluster-based approaches and propose a unified approach for SSH in which we provide an equation for SSH, display how SSH is a source of bias in spatial sampling and confounding in spatial modeling, detect nonlinear stochastic causality inherited in SSH distribution, quantify general interaction identified by overlaying two SSH distributions, perform spatial prediction based on SSH, develop a new measure for spatial goodness of fit, and enhance global modeling by integrating them with an SSH q statistic. The research advances statistical theory and methods for dealing with SSH data, thereby offering a new toolbox for spatial data analysis.
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