考虑空间自相关的情况下，两个栅格之间的相关性

Question

4

我想测试两个空间栅格数据集（完全重叠）之间值的相关性。

我可以这样做：

correlation(getValues(raster1), getValues(raster2))

但是两个栅格数据集都具有空间自相关性。

相反，我正在使用：

modified.ttest(getValues(raster1), getValues(raster2), coordinates)

从SpatialPack库中。这是基于Dutilleul的测试，该测试根据自相关程度修改有效样本量。

然而，修改后的测试并不会改变估计的相关系数，仅改变p值。

我如何纠正自相关程度对估计的相关系数的影响？

- tsutsume

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Robert Hijmans · Accepted Answer

这更多是一个统计问题而不是编程问题。

我认为你不能“校正自相关的相关系数”。相关系数就是它所表示的。它不受“过采样”的影响。

a <- 1:10
b <- c(1:5,1:5)
cor(a,b)
#[1] 0.492366

同样的值使用两次时不会出现“膨胀”

cor(c(a,a),c(b,b))
#[1] 0.492366

p值受到影响。

t.test(a,b)$p.value
#[1] 0.03554967
t.test(c(a,a), c(b,b))$p.value
#[1] 0.002042504

您可以调整过采样的p值。然而，对于栅格数据，一个问题是您是否应该将其视为样本。这取决于上下文，但是栅格数据通常代表整个人口（考虑到单元格是离散的，因此存在一些局部平均值）。如果没有由于（小）样本量而导致的不确定性，则呈现p值是没有意义的。