Probablemente, el Análisis de regresión sea la estadística que se utiliza con mayor frecuencia en las ciencias sociales. La regresión se utiliza para evaluar las relaciones que existen entre dos o más atributos de entidades. La identificación y medición de las relaciones permite comprender mejor lo que sucede en un lugar, prever el lugar donde es probable que suceda algo o comenzar a examinar las causas que hacen que algo suceda en un lugar determinado.
Mínimos cuadrados ordinarios (OLS) es la técnica de regresión más conocida. También es el punto de inicio adecuado para todos los análisis de regresión espacial. Proporciona un modelo global de la variable o el proceso que intenta entender o prever; crea una ecuación de regresión simple para representar ese proceso.
Existen varios recursos buenos para ayudarlo a obtener más información sobre la regresión de OLS y la Regresión ponderada geográficamente. Comience leyendo la documentación Conceptos básicos del análisis de regresión o viendo el seminario Web gratuito de una hora Esri Virtual Campus Conceptos básicos del análisis de regresión. Después, consulte un Tutorial de análisis de regresión. Una vez que comience a crear sus propios modelos de regresión, es posible que desee consultar la documentación Interpretar los resultados de regresión de OLS, que le ayuda a comprender la salida y los diagnósticos de OLS.
Recursos adicionales
Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2. ESRI Press, 2005.
Wooldridge, J. M. Introductory Econometrics: A Modern Approach. South-Western, Mason, Ohio, 2003.
Hamilton, Lawrence C. Regression with Graphics. Brooks/Cole, 1992.