这一时期,空间插值、空间聚类、空间回归等空间统计分析方法逐渐成熟和完善,并被广泛应用于地理学、环境科学、城市规划、流行病学等多个领域。 进入21世纪,随着大数据时代的到来和计算技术的不断进步,空间统计分析迎来了新的发展机遇。海量空间数据的涌现为空间统计分析提供了丰富的...
z 得分和 p 值结果是统计显著性的量度,用来判断是否拒绝零假设。但是应注意,此方法的统计意义受研究区域大小的强烈影响(请参阅下文)。对于“平均最近邻”统计,零假设表明要素是随机分布的。 “最近邻指数”的表示方式是“平均观测距离”与“预期平均距离”的比率。预期平均距离是假设随机分布中的邻域间的平均距离。
“空间关系建模”工具集渲染工具集“实用工具”工具集中心要素 描述 插图 使用方法 语法 代码示例 环境 许可信息 描述 识别点、线或面要素类中位于最中央的要素。 了解有关中心要素工作原理的详细信息 插图 使用方法 与数据集中所有其他要素的距离累积最小的要素是位于最中心的要素;选择此要素并复制到一个新创建的...
从概念上说,一般我们认为的包围是这样的: 或者是这样的: (半包围也是包围……) 但是,在二维空间分布中,对于“包围”这种概念就比较难确定,所以与聚集相对应的,这种关系应该正式的被称之为:“离散”。… 阅读全文 新版白话空间统计(47)局部莫兰指数原理之空间滞后值 ...
因为要判定是否是聚集或者离散,需要建立在分布情况在统计学上是否显著的前置条件之下,所以我们在计算LISA值的时候,可以把所有的数据都归类到LISA四象限里面,但是真正被认定为显著的,却又少之又少。 当然,上面给出来的示例图,都相对比较极端,真实的空间分布判定中,会更加复杂,比如需要定义最小邻居数量(理论上最少 3...
比如地统计学,采用随机过程来模拟插值的变异情况,就是不确定性研究的一项成果。 4 统计推断 (statistical inference) 其通过样本分析推理以求得到关于包括了样本在内的更大群体的结论。 空间统计与经典统计最大的不同点就在于要素之间的相关性,所以我们在做空间分析的时候,通常是在我们能够获得的所有数据上进行操作,...
在ArcGIS里面,LISA的名称就叫做Cluster and Outlier Analysis(Anaselin Local Moran's I):聚类与异常分析:Anselin 局部莫兰指数。在空间统计的聚类与分布制图工具箱里面(不像莫兰指数,在空间分布模式工具箱中): 从归属来看,空间统计学届是把这个东西作为聚类分析来看待的,而非空间分布模型来看待。
有全局和局部的统计数据。最常见的是Moran's I(同时具有全局和本地版本),但是也可以计算其他一些统计数据。 命令为: spatgsa y, weights(w-matrix) moran 将计算y的全局莫兰指数。该变量是(空间)数据库文件的一部分(该文件应该是您当前的工作文件或主文件),计算使用spatwmat创建的权值矩阵w-矩阵。
1、第4章 空间统计分析初步 1本章主要内容探索性空间统计分析 地统计分析方法 2 空间统计分析,即空间数据(spatial data)的统计分析,是现代计量地理学中一个快速发展的方向和领域。 空间统计分析,其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关,通过空间位置建立数据间的统计关系。 空间统计...
多元聚类 (空间统计) ArcGIS Pro 3.2| |帮助归档 摘要 仅根据要素属性值查找要素的自然聚类。 了解有关多元聚类工作原理的详细信息 插图 使用情况 此工具将生成一个包含分析中所使用字段以及一个名为CLUSTER_ID的新增整型字段的输出要素类。 默认渲染将基于CLUSTER_ID字段实现,并且指定每个要素所属的聚类。 例如,...