Descripción
Los resultados del análisis de regresión solo son fiables cuando el modelo y los datos cumplen los supuestos y limitaciones de ese método. Una autocorrelación espacial estadísticamente significativa de los valores residuales de regresión indica una mala especificación (falta de una variable explicativa clave). Los resultados no son válidos cuando se especifica mal un modelo.
Solución
Ejecute la herramienta Autocorrelación espacial (I de Moran) en los valores residuales de regresión en la clase de entidad de salida. Si la puntuación Z indica que la autocorrelación espacial es estadísticamente significativa, debe representar los valores residuales y ejecutar un análisis de puntos calientes en ellos para ver si el patrón espacial de las predicciones por exceso y por defecto proporciona alguna pista sobre las variables clave que faltan en el modelo. Si no puede identificar las variables clave que faltan, los resultados de la regresión no serán válidos y deberá considerar utilizar un método de regresión espacial diseñado para la autocorrelación espacial en el término del error. Cuando la autocorrelación espacial en los valores residuales OLS se debe a los procesos espaciales no estacionarios, utilice Regresión ponderada geográficamente en lugar de OLS.