空间统计(四)回归分析探索

在上一篇文章中,我提到的这些工具都是用于研究数据有什么样的空间模式,哪里聚类?哪里是热点?哪里有冷点?哪里有异常值?等等,总之研究的是“生米煮成熟饭”的结果状态。

而“空间关系建模”工具箱中的工具,更倾向于研究 Why? 例如,为什么会出现这种情况? 或者说什么导致了这种情况。这时我们就可以使用工具进行回归分析,如:普通最小二成法(OLS) 和 地理加权回归(GWR)。

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空间统计(三)聚类分布制图

这组工具中包含众所周知的热点分析工具,通过这个工具我们能捕获到大量数据中的热点和冷点,对我们分析问题有很大的帮助。例如,在犯罪分析中,我们可以研究哪些位置犯罪频繁并且聚集,对增设警力有重要的辅助作用。工具集中的其他工具也有类似的作用,都是通过执行聚类分析来识别具有统计显著性的热点、冷点和空间异常值的位置。

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NEW!获取 ArcGIS Pro 与 ArcGIS Desktop 60天试用许可

春节之后,美国esri官网给了我们一些小惊喜,千呼万唤的 ArcGIS Pro 的试用许可终于放出来了。与ArcGIS Desktop Advanced 一起提供 60天的试用,同时附赠了 200 个 credit。

ArcGIS Pro 使用了全新的 Named User 方式授权许可,我们可以多个设备同时在线使用。

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空间统计(二)分析模式 B

Updated: 2017-10-11
修改了文中表意含糊的语句,增加了更多解释性描述。


这一篇具体看分析模式工具集中的具体工具,整理这一篇的目的,不是要读者了解每个工具的背后使用了多么高级的算法,运用了多么庞大的公式,而是一起了解这些工具究竟可以为我们研究什么样的空间数据分布模式,当需要探索数据的空间性质时,知道应该如何去应用这些分析工具。

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空间统计(二)分析模式 A

有时对于数据量较大的地理数据,我们希望通过一定的统计方法将空间模式量化,从而获知这些地理数据在空间上是聚合的、还是离散的、还是随机的等。

分析模式工具集

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