定常性-仮定と検討

150 x 150メートルで、15メートル間隔で等間隔​​に配置された121のトラップステーションで構成される6つの恒久的なげっ歯類捕獲グリッドでのげっ歯類の捕獲を調べています。調査サイトには、サイズが1000ヘクタール未満のこのようなトラップグリッドが6つあります。キャプチャデータを補間して、げっ歯類の活動のクリグドサーフェスを作成します。補間の前提は、データが静止していることです。

フォルタン＆デール（2005）の状態

定常性は、サンプリングされていない場所でのデータの空間構造のプロセスを特徴付けるモデルから推論を行うために必要です。

私が理解していることから、その統計的特性（平均と分散）が空間全体で変化しない場合、プロセスは定常的であると説明できます。

しかし、最初に空間分析を行う理由は、空間全体の変動ではないでしょうか。

定常性は、空間/地理統計分析の文献で頻繁に紹介されていますが、私はまだ確かな方向性と情報を見つける必要があります

1. どのスケール、またはどのタイプの研究についても、データが静止していると仮定するのが妥当です。
2. データを検査および検証する方法が定常的であり、最後に
3. ある方法でいったん定量化されると、ある領域から次の領域へのどれだけの違いがデータを非定常として認定しますか？

これまでのところ、文献をレビューした後、概念と定常性の検査は非常に主観的、恣意的、および/または難読化されているようです。

誰かがこの問題について実用的なアドバイスを提供できるなら、私はそれを大いに感謝します！

あなたが話していることの種類で統計を計算する方法は常に2つあります：

1. 1つのグリッド内で統計を計算します。
2. 異なるグリッド間の統計を計算します。

現在、1つのグリッド内の統計プロパティがグリッド間の統計特性と一致する必要がある理由はありません。それらは完全に異なる可能性があります。つまり、1つはネズミのいない地雷原にあり、もう1つはボルチモアのダウンタウンにある可能性があります。明らかに、ラットの分布は、どのようにデータをスライスするか、つまり、グリッド間またはグリッド内でかなり異なります。

定常性は、データをどのようにスライスしたかに関係なく、計算する統計は同じであるという前提です。 実際には、サイト内、次にサイト間で平均、分散、ヒストグラムなどを分析し、信頼区間内でそれらが同じであるかどうかを確認することで、「データが安定しているかどうかを調べて確認」できます。厳格なルールはありません。自分が持っているデータと自由に使えるテクニックで最善を尽くし、それらを数学的に正当化し、実際的な結果を提示しようとします。この方法で定常性を標準的な信頼区間、たとえば95％または99％に示すことができれば、メソッドを正当化できると思います。