4. Nuisance autocorrelation. Most c

4. Nuisance autocorrelation. Most commonly this occurs when the underlying spatial process creates regions of attribute clustering that are much larger than the units of observation chosen by (or available to) the analyst. Figure 1 reveals that the areas of high and low poverty generally are considerably more extensive than is the particular lens (counties) through which we are viewing the process. When units of analysis are much smaller than the regions of high or low attribute values, spatial autocorrelation in the observations is inevitable. As with substantive autocorrelation, nuisance autocorrelation must somehow be recognized and eventually brought into the formal analysis. Anselin (1988, p. 15) differentiates among these types of autocorrelation using the terms ‘‘apparent contagion’’ (spatial heterogeneity) and ‘‘real contagion’’ (spatial dependence).

結果 (繁體中文) 1:

4.冇自相關。最常用此當底層空間過程創建比的觀測由所選擇的單位大得多（或可用於）分析師屬性聚類的區域發生。圖1揭示了的高和低貧困地區一般是相當更廣泛的比是特定的透鏡（縣），通過它我們正在觀看進程。當分析單元是大於高或低的屬性值的區域要小得多，在觀測空間自相關是不可避免的。作為實質性的自相關，自相關滋擾必須以某種方式承認並最終成為正式的分析。ANSELIN（1988年，第

結果 (繁體中文) 2:

4. 細微差別自相關。最常見的情況是，當基礎空間過程創建的屬性聚類區域遠遠大於分析人員選擇的（或可供分析的）觀測單位時，就會發生這種情況。圖1顯示，高低貧困地區一般比我們查看這一過程的特定鏡頭（縣）廣泛得多。當分析單位比高或低屬性值的區域小得多時，觀測值中的空間自相關是不可避免的。與實質性自相關一樣，必須以某種方式識別滋擾自相關，並最終納入正式分析。Anselin（1988年，第15頁）使用術語"明顯傳染"（空間異質性）和"真正的傳染"（空間依賴）區分了這些類型的自相關。

結果 (繁體中文) 3:

四。干擾自相關。最常見的情况是，當底層空間過程創建的内容聚類區域遠遠大於分析師選擇（或可供分析師使用）的觀察單元時，就會發生這種情況。圖1顯示，高貧困和低貧困地區的範圍通常比我們觀察這一過程的特定鏡頭（縣）要廣泛得多。當分析單元遠小於屬性值高或低的區域時，觀測值的空間自相關是不可避免的。與實質性的自相關一樣，必須以某種管道識別干擾自相關，並最終將其納入形式分析。Anselin（1988，第15頁）使用“表面傳染”（空間異質性）和“實際傳染”（空間依賴性）這兩個術語來區分這些類型的自相關。