Detectando a autocorrelação espacial negativa em variáveis aleatórias georreferenciadas

A autocorrelação espacial negativa refere-se a uma distribuição geográfica de valores, ou um padrão de mapa, em que os vizinhos de locais com grandes valores têm pequenos valores, os vizinhos de locais com valores intermediários têm valores intermediários, e os vizinhos de locais com pequenos valores têm grandes valores. Pouco se sabe sobre a autocorrelação espacial negativa e suas consequências na inferência estatística de maneira geral, e na inferência baseada em regressão em particular, com pesquisadores espaciais até agora se concentrando principalmente em entender o caso de autocorrelação espacial positiva, que é muito mais frequentemente encontrado. Quais são os contextos espaciais dentro dos quais a autocorrelação espacial negativa deveria ser facilmente encontrada? Quais são suas consequências inferenciais para modelos de regressão? Este artigo apresenta exemplos empíricos selecionados de autocorrelação espacial negativa, acrescentando à literatura que cresce lentamente sobre este fenômeno.