Esta técnica é recomendada quando for constatada a
existência de autocorrelação espacial entre os dados
observados
O procedimento tem se mostrado especialmente útil em
avaliações em massa, plantas de valores genéricos,
estudos de velocidades de vendas e de demandas
habitacionais
C.2 Pressupostos básicos
Devem ser observados todos os
pressupostos da regressão linear clássica
Caso seja verificada a existência de
autocorrelação espacial, proveniente de
interação ou dependência espacial entre os
dados, recomenda-se incorporar os efeitos
de dependência espacial ao modelo clássico
de regressão
C.3 Recomendações
Diagnóstico da autocorrelação espacial
deve ser precedido do georreferenciamento dos
elementos amostrais e da espacialização dos resíduos
do modelo
pela análise do gráfico espacial dos resíduos,
que deve apresentar pontos com sinais
dispersos aleatoriamente, sem nenhum padrão
definido em termos de clusters ou
agrupamentos
pela análise do semivariograma, que é um gráfico
da semivariância γ( h ) versus h,
pela aplicação dos testes de Moran I, LM (erro) ou
LM (defasagem), pela definição prévia de uma
matriz de pesos espaciais, conhecida como W
Incorporação de efeitos de dependência espacial
Quando os efeitos de dependência espacial forem
inferidos pelo semivariograma, podem ser
empregados métodos para determinar os pesos
necessários a uma interpolação local, como, por
exemplo, o método da Krigagem
Quando os efeitos de dependência espacial forem
inferidos por testes estatísticos, recomenda-se
introduzir extensões convenientes no modelo
clássico de regressão, considerando-se os efeitos de
autocorrelação espacial nos erros, através do
Modelo de Erro Espacial ou os efeitos ocasionados
pelas interações entre os preços, pelo Modelo de
Defasagem Espacial
A escolha do modelo a adotar – Modelo de Erro
Espacial ou Modelo de Defasagem Espacial - pode ser
feita com a utilização dos critérios de informação de
Akaike (AIC) e de Scwartz (SC)