공간 회귀 분석 - 원리와 활용 방법 소개

1. 공간 회귀 분석의 개념

 

 

공간 회귀 분석의 개념 - 공간 회귀 분석이란 지리적 공간의 특성을 고려하여 변수 간 관계를 분석하는 통계적 기법이다. - 주변 지역들이 서로 영향을 미치는 공간적 연관성을 분석하여 결과를 도출한다. - 자기상관성을 고려하여 지역 간의 종속성을 분석하고 예측 모델을 구축한다. - 가변량과 누적변인을 이용하여 지역 간의 상호작용을 파악하고 해석한다. - 공간 가중치 행렬을 활용하여 공간적 관련성을 수치화하고 모델의 정확성을 높인다.

 

 

2. 공간 자기상관의 중요성

 

 

• 공간 자기상관은 근접한 지역들 간의 상호작용 관계를 분석하는 데 중요한 개념이다.
• 인접한 지역이 서로 어떻게 영향을 주고받는 지를 이해하는 데 도움을 준다.
• 공간 자기상관을 통해 해당 지역의 특징을 파악하고 예측하는 데 유용한 정보를 얻을 수 있다.
• 공간 자기상관이 높을수록 인접한 지역 간의 유사성이 더 크다는 것을 나타낸다.

 

 

3. 가중행렬과 공간 가중 회귀

 

 

• 가중행렬: 공간 회귀 분석에서 중요한 역할을 하는 개념으로, 각 관측치와 다른 모든 관측치 간의 상대적인 거리를 나타내는 행렬이다.
• 공간 가중 회귀: 가중행렬을 활용하여 관측치 간의 관련성을 고려하여 회귀 분석을 수행하는 방법이다.
• 사용 방법: 공간 가중 회귀 분석을 수행할 때는 먼저 적절한 가중행렬을 구성해야 하며, 이를 통해 관측치 간의 공간적 상호작용을 고려할 수 있다.
• 결과 해석: 공간 가중 회귀 분석을 통해 얻은 결과를 해석할 때에는 각 관측치가 가지는 가중치를 살펴보고, 그에 따라 모델의 특징을 파악할 수 있다.

 

 

4. Moran"s I 지수와 공간 자기상관 분석

 

 

• Moran"s I 지수는 특정 지역 단위의 속성 값이 주변 지역 단위의 속성 값과 어떻게 상호작용하는지를 측정합니다.
• 공간 자기상관 분석은 Moran"s I를 통해 주어진 데이터셋이 공간적으로 자기상관이 있는지를 확인하는 분석 기법입니다.
• Moran"s I 값이 1에 가까울수록 주변 지역 간 유사성이 높고, -1에 가까울수록 상반된 패턴을 보입니다.
• 이 분석은 데이터의 공간 패턴을 이해하고, 지리적 특징을 고려한 정책 결정에 활용됩니다.

 

 

5. PySAL을 활용한 공간 회귀 분석 실습 예시

 

 

• PySAL 라이브러리 설치
• Geopandas 데이터프레임 준비하기
• 공간 가중 행렬 생성
• 공간 회귀 모델 생성
• 모델 요약 및 결과 해석