Observez comment les sous-estimations du modèle (en rouge) sont spatialement agrégées. L'agrégation spatiale statistiquement significative des valeurs résiduelles (sous-estimations et sur-estimations du modèle) prouve que votre modèle manque de variables explicatives essentielles. Vous pouvez utiliser l'outil Spatial Autocorrelation pour déterminer si l'agrégation spatiale des valeurs résiduelles du modèle de régression est statistiquement significative ou pas.