J'ai un ensemble de données sur 20 ans d'un décompte annuel de l'abondance des espèces pour un ensemble de polygones (~ 200 polygones de forme irrégulière et continue). J'ai utilisé une analyse de régression pour inférer les tendances (changement du nombre par an) pour chaque polygone, ainsi que des agrégations de données de polygone basées sur les limites de gestion.
Je suis sûr qu'il y a une autocorrélation spatiale dans les données, ce qui est sûr d'avoir un impact sur l'analyse de régression pour les données agrégées. Ma question est - comment puis-je exécuter un test SAC pour les données de séries chronologiques? Dois-je regarder le SAC des résidus de ma régression pour chaque année (global Moran's I)? Ou puis-je effectuer un test avec toutes les années?
Une fois que j'ai vérifié que oui, il y a le SAC, y a-t-il eu une solution facile? Mon expérience en statistiques est minime et tout ce que j'ai lu sur la modélisation spatio-temporelle semble très complexe. Je sais que R a une fonction d'autocovariée pondérée en fonction de la distance - est-ce simple à utiliser?
Je suis vraiment très confus sur la façon d'évaluer / d'adresser le SAC pour ce problème et j'apprécierais beaucoup toutes les suggestions, liens ou références. Merci d'avance!