Además de analizar los patrones espaciales, el análisis SIG se puede utilizar para examinar o cuantificar las relaciones entre entidades. Las herramientas de Modelado de relaciones espaciales construyen matrices de ponderaciones espaciales o modelan relaciones espaciales mediante el análisis de regresión.
Las herramientas que construyen archivos de matriz de ponderaciones espaciales miden el modo en que las entidades de un dataset se relacionan entre sí en el espacio. Una matriz de ponderaciones espaciales es una representación de la estructura espacial de los datos: las relaciones espaciales que existen entre las entidades en el dataset.
La estadística espacial verdadera integra la información acerca del espacio y de las relaciones espaciales en sus operaciones matemáticas. Algunas de las herramientas de la caja de herramientas Estadística espacial que aceptan un archivo de matriz de ponderaciones espaciales son: Autocorrelación espacial (I de Moran global), Análisis de cluster y de valor atípico (I Anselin local de Moran) y Análisis de punto caliente (Gi* de Getis-Ord).
Las herramientas de regresión que se proporcionan en la caja de herramientas Estadística espacial modelan las relaciones entre las variables de datos asociadas a las entidades geográficas, lo que le permite hacer predicciones para los valores desconocidos o comprender mejor los factores clave que influyen en una variable que intenta modelar. Los métodos de regresión le permiten verificar las relaciones y medir cuán sólidas son esas relaciones. Regresión exploratoria le permite examinar un gran número de modelos Ordinary_Least_Squares (OLS) rápidamente, resumiendo relaciones variables y determinando si cualquier combinación de posibles variables explicativas satisfacen todos los requisitos del método de OLS.
| Herramienta | Descripción |
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| Regresión exploratoria | La herramienta Regresión exploratoria evalúa todos posibles combinaciones de posibles variables explicativas de entrada, buscando modelos de OLS que expliquen mejor la variable dependiente en el contexto del criterio especificado por el usuario. |
Construye un archivo de matriz de ponderaciones espaciales (.swm) mediante un dataset de red, que define las relaciones espaciales de la entidad en términos de la estructura de red subyacente.
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Construye un archivo de matriz de ponderaciones espaciales (.swm) para representar las relaciones espaciales entre entidades en un dataset. | |
Realiza una Regresión ponderada geográficamente (GWR), una forma local de regresión lineal que se utiliza para modelar las relaciones que varían espacialmente.
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Realiza una regresión lineal global de Mínimos cuadrados ordinarios (OLS) para generar una predicción o modelar una variable dependiente en términos de sus relaciones con un conjunto de variables explicativas. |