考虑空间自相关的 2 个栅格之间的相关性

Question

我想测试 2 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))

但两个栅格数据集都是空间自相关的。

相反，我使用的是：

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

来自SpatialPack 库。 这是基于 Dutilleul 的检验，该检验根据自相关程度修改有效样本量。

但是，修改后的检验不会改变估计的相关系数，只会改变 p 值。

我如何也校正自相关程度的估计相关系数？

Answer 1

这更像是一个统计问题，而不是一个编程问题。

我认为您不能“纠正自相关的相关系数”。相关系数就是这样。它不受“过采样”的影响。

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

两次使用相同值时不会“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。但是，栅格数据的一个问题是您是否确实应该将这些数据视为样本。这取决于上下文，但栅格数据通常代表整个人口（考虑到单元格是离散的，有一些局部平均值）。如果由于（小）样本量而没有不确定性，则呈现 p 值是没有意义的。