我在 R 中运行增强回归树 (BRT)，使用该软件包，并且我已经包含了一个预测变量（残差自协变量），在Crase et al (2012)dismo的一篇论文之后，理论上它可以纠正空间自相关。我的数据单元是矢量格式的网格单元。我已经定义了二元邻居（即它们都具有相同的权重。我没有任何理由考虑任何其他类型）和“女王”类型（在我的情况下，即与每个网格单元有任何联系的那 8 个邻居） ）。
我正在使用这些 BRT 将环境预测因子与全球范围内的不同生物多样性指标（响应）联系起来。
问题是，即使按照我上面公开的方式进行了校正，残差仍然具有空间相关性（以全局 Moran's I 衡量）。我以前用过这种方法，从来没有遇到过这个问题。所以，我有两个问题：
有没有办法解决这个问题
有剩余的空间自相关有那么糟糕吗？我知道全球物种丰富度（例如）具有这个特征，当然，所有模型都会错过一些预测因子，以充分解释动物群的这种自然聚集
欢迎任何想法！
谢谢你。