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Spaziale
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L'analisi spaziale studia le regolarità dei dati considerando la posizione geografica come fonte informativa, distinguendo tra effetti contestuali e di composizione. Si definiscono diverse tipologie di distanze (euclidea, geodetica) e si classificano i dati in point-referenced, areali o point pattern per gestire la dipendenza spaziale che invalida le assunzioni di indipendenza nei modelli statistici classici.
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- L'analisi spaziale mira a cogliere regolarità geografiche sfruttando la Prima Legge della Geografia, secondo cui entità vicine tendono ad essere più simili, distinguendo tra effetti contestuali che influenzano il valore osservato e effetti di composizione legati alle caratteristiche demografiche locali.
- La definizione di vicinanza può basarsi su distanze metriche come quella euclidea o geodetica, ma anche su misure non metriche come le distanze stradali o concetti di adiacenza tra aree, a seconda della scala e del tipo di supporto dei dati considerati.
- L'approccio modellistico considera la variabile studiata come un processo stocastico spaziale, dove la dipendenza tra osservazioni vicine comporta una sottostima degli errori standard e richiede inferenze statistiche specifiche per evitare intervalli di confidenza erroneamente stretti.
- I dati spaziali vengono classificati in quattro tipologie principali: dati point-referenced o geostatistici su supporto continuo, dati su reticolo o areali con misurazioni esaustive per pixel o poligoni, e dati point pattern che analizzano la distribuzione casuale di eventi nello spazio.
- La corretta georeferenziazione richiede l'uso di sistemi di riferimento basati su ellissoidi matematici, come Roma 40 a orientamento locale o WGS84 globale, definiti da parametri geometrici specifici e proiezioni cartografiche per rappresentare le coordinate angolari su superfici piane.
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