Überblick über die Toolbox "Spatial Statistics"

Die Toolbox "Spatial Statistics" enthält Statistikwerkzeuge zur Analyse von räumlichen Verteilungen, Mustern, Prozessen und Beziehungen. Es gibt zwar Ähnlichkeiten zwischen räumlichen und nicht räumlichen (herkömmlichen) Statistiken im Hinblick auf Begrifflichkeiten und Zielsetzungen, räumliche Statistiken wurden jedoch zur ausschließlichen Verwendung mit geographischen Daten entwickelt. Im Gegensatz zu herkömmlichen nicht räumlichen Statistikmethoden wird hier der Raum (Nähe, Fläche, Konnektivität und/oder andere räumliche Beziehungen) direkt in die Mathematik integriert.

Mit den Werkzeugen in der Toolbox "Spatial Statistics" können Sie die entscheidenden Eigenschaften einer räumlichen Verteilung zusammenfassen (zum Beispiel zur Bestimmung des arithmetischen Mittelpunkts oder des allgemeinen Richtungstrends), statistisch signifikante räumliche Cluster (Hot Spots/Cold Spots) und räumliche Ausreißer identifizieren, allgemeine Muster aufzeigen (gruppiert, verteilt oder zufällig) und räumliche Beziehungen modellieren. Für in Python geschriebene Werkzeuge steht darüber hinaus der Quellcode zur Verfügung, sodass Sie diese und andere Analysewerkzeuge ändern, erweitern und/oder mit anderen gemeinsam nutzen und daraus lernen können.

Hinweis:

Immer dann, wenn Entfernung eine Komponente der Analyse ist, was bei den Werkzeugen in der Toolbox "Spatial Statistics" fast immer der Fall ist, projizieren Sie die Daten mithilfe eines projizierten Koordinatensystems (anstelle eines geographischen Koordinatensystems, das auf Graden, Minuten und Sekunden basiert).

Toolset	Beschreibung
Muster werden analysiert	Mit diesen Werkzeugen können Sie auswerten, ob Features oder die damit verknüpften Werte ein gruppiertes, verteiltes oder zufälliges räumliches Muster bilden.
Zuordnungs-Cluster	Mit diesen Werkzeugen können Sie statistisch signifikante Hot Spots, Cold Spots und räumliche Ausreißer identifizieren.
Geographische Verteilungen werden gemessen	Mit diesen Werkzeugen können Sie Fragen beantworten wie: Wo ist der Mittelpunkt? Wie sind Shape und Ausrichtung beschaffen? Wie weit verteilt sind die Features?
Modellierungen räumlicher Beziehungen	Diese Werkzeuge dienen zur Modellierung von Datenbeziehungen mit Regressionsanalysen und zur Erstellung räumlicher Gewichtungsmatrizen.
Rendering	Mit diesen Werkzeugen können Sie Analyseergebnisse rendern.
Dienstprogramme	Mit diesen Dienstprogrammen können Sie eine Vielzahl verschiedener Funktionen ausführen: Berechnung von Flächen, Bewertung von Mindestabständen, Exportieren von Variablen und Geometrie, Konvertieren von räumlichen Gewichtungsdateien und Erfassen von lagegleichen Punkten.

Toolsets in der Toolbox "Spatial Statistics"

Zusätzliche Ressourcen:

Auf www.esriurl.com/spatialstats finden Sie eine aktuelle Liste aller verfügbaren Ressourcen rund um die Verwendung der Werkzeuge in der Toolbox "Spatial Statistics", darunter:

• Lernprogramme
• Videos
• Kostenlose Online-Seminare
• Bücher, Artikel und Whitepaper
• Beispielskripten und Fallstudien