text
stringlengths
0
1.95k
предсказано (по крайней мере, частично) по его выборочным наблюдениям в h-
окрестности. На этой основе развивается геостатистический подход, известный как
кригинг (Bivand et al., 2008), который «строит скорее статистическую модель реальности,
чем модель интерполяционной функции» (Савельев и др., 2012, с. 17).
Пространственная автокорреляция отражает тот факт, что экологические объекты,
находящиеся в относительной пространственной близости, более связаны между собой,
чем случайно отобранные пары. Данное явление известно как закон Тоблера,
сформулированный в полушутливой форме: «всё влияет на всё, но то, что ближе, влияет
сильнее». Автокорреляция, которая является функцией расстояния между изучаемыми
локациями, оценивается в геостатистике путем визуального анализа графиков различных
структурных функций – коррелограмм, вариограмм и периодограмм –, а также с
использованием строгих статистических тестов.
Распространенным способом выделения доли пространственной ковариации в
общей вариации исходных данных является использование I-статистики Морана, которая
подобно коэффициенту корреляции Пирсона варьирует в интервале от -1 до +1:
æ
ç
ç
ç
çç
è
åå
åå
zw
(
×
ij
z
()
×-
ö
÷
÷
÷
÷÷
ø
ö
÷
÷
÷
÷÷
ø
æ
ç
ç
ç
çç
è
å
m
m
w
ij
-
=
-
z
z
z
z
1
=
)
)
(
I
1
=
1
=
1
=