[공간 통계] 8. 공간 회귀 분석 (Spatial regression)

안녕하세요.

이번 포스팅에서는 공간 회귀 분석에 대해서 간략하게 리뷰해보도록 하겠습니다.

공간 회귀 분석은 공간 상에서 회귀 모형을 적합할 때 사용됩니다.

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일반적인 회귀 분석은 모든 공간에 상관없이 데이터에 회귀 계수를 추정하게 됩니다.

하지만, 실제 공간 데이터에서 공간에 따라 변수들의 영향이 달라질 수 있습니다.

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쉽게 예를 들어서, 사람의 행복 지수를 회귀 분석한다고 했을 때, 두 가지 변수: 돈, 종교가 있을 수 있습니다.

종교 국가에서는 종교가 행복 지수에 더 큰 영향을 미치는 반면, 자본 주의 국가에서는 돈이 더 큰 영향을 미칩니다.

이 처럼, 공간 마다 변수들의 영향도에 차이를 줄 수 있는 방법이 공간 회귀입니다.

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이러한 공간 회귀 모델로는 GWR : Geographically Weighted Regression 이 있습니다.

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다른 공간 회귀 모델로는, 공간적으로 비슷한 관측치와의 연관성을 고려할 수 있습니다.

예를 들어서, 회귀 모형을 추정할 때, 관측치 사이의 관계를 나타낼 수 있는 새로운 항을 추가할 수 있습니다.

이러한 모델로는 SAM : Spatial Autoregressive Model 이 있습니다.

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다음 포스팅에서는 위 두 모델에 대해서 각각 자세히 알아보겠습니다.