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Partial and Semi-Partial Statistics of Spatial Associations for Multivariate Areal Data

机译:多变量数据空间关联的部分和半部分统计

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摘要

The analysis of correlation structures among multivariate spatially aggregated data has become increasingly important and poses substantial challenges. This article concerns the development of partial and semi-partial statistics of spatial associations in the context of multivariate spatial areal data extending Moran's I and Geary's C. The proposed statistical tools describe global or local associations among spatially aggregated measurements for pairs of different components conditional on all remaining components. The new statistics are tested through a simulation study and illustrated using aggregated data on the COVID-19 pandemic recorded at the Community level in Spain.
机译:多变量空间聚合数据之间的相关结构分析变得越来越重要,造成了大量挑战。 本文涉及在多变量空间区域数据上扩展Moran的I和Geary的C的背景下的空间关联部分和半部分统计数据的发展。建议的统计工具描述了空间汇总测量的全球或本地关联,对不同的组件有条件的对 所有剩余的组件。 通过模拟研究测试新的统计数据,并在西班牙社区一级记录的Covid-19流行病上的聚合数据进行了说明。

著录项

  • 来源
    《Geographical analysis》 |2021年第4期|818-835|共18页
  • 作者

    Eckardt Matthias; Mateu Jorge;

  • 作者单位

    Univ Jaume 1 Dept Math Castellon de La Plana Spain;

    Univ Jaume 1 Dept Math Castellon de La Plana Spain;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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