Kleinste Quadrate (Ordinary Least Squares, OLS) (Räumliche Statistiken)

Zusammenfassung

Führt eine globale lineare OLS-Regression aus, um Vorhersagen zu generieren oder eine abhängige Variable in Hinsicht auf ihre Beziehungen zu einem Satz erklärender Variablen zu modellieren.

You can access the results of this tool (including the optional report file) from the Results window. If you disable background processing, results will also be written to the Progress dialog box.

Weitere Informationen zur Ordinary Least Squares-Regression

Abbildung

OLS-Regression
Ordinary Least Squares-Regression:vorhergesagte Werte im Verhältnis zu beobachteten Werten.

Verwendung

Syntax

OrdinaryLeastSquares_stats (Input_Feature_Class, Unique_ID_Field, Output_Feature_Class, Dependent_Variable, Explanatory_Variables, {Coefficient_Output_Table}, {Diagnostic_Output_Table}, {Output_Report_File})
ParameterErläuterungDatentyp
Input_Feature_Class

Die Feature-Class, die das abhängige Element und die unabhängigen Variablen für die Analyse enthält.

Feature Layer
Unique_ID_Field

Ein Ganzzahlfeld, das für jedes Feature in der Eingabe-Feature-Class einen anderen Wert enthält.

Field
Output_Feature_Class

Die Ausgabe-Feature-Class zum Empfangen abhängiger Variablenschätzungen und Residuen.

Feature Class
Dependent_Variable

Das Zahlenfeld, das Werte für den geplanten Modellierungsvorgang enthält.

Field
Explanatory_Variables
[Explanatory_Variables,...]

Eine Liste von Feldern, die erklärende Variablen im Regressionsmodell darstellt.

Field
Coefficient_Output_Table
(optional)

Der vollständige Pfadname zu einer optionalen Tabelle, in der Modellkoeffizienten, Standardfehler und Wahrscheinlichkeiten für jede erklärende Variable empfangen werden.

Table
Diagnostic_Output_Table
(optional)

Der vollständige Pfadname zu einer optionalen Tabelle, in der Modellzusammenfassungsdiagnosen empfangen werden.

Table
Output_Report_File
(optional)

Der Pfad zur optionalen PDF-Datei, die vom Tool erstellt werden soll. Diese Berichtsdatei enthält eine Modelldiagnose, Diagramme und Hinweise zur Interpretation der OLS-Ergebnisse.

File

Codebeispiel

OrdinaryLeastSquares – Beispiel (Python-Fenster)

Das folgende Skript im Python-Fenster veranschaulicht, wie das Werkzeug "OrdinaryLeastSquares" verwendet wird.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"c:\data"
arcpy.OrdinaryLeastSquares_stats("USCounties.shp", "MYID","olsResults.shp", "GROWTH","LOGPCR69;SOUTH;LPCR_SOUTH;PopDen69","olsCoefTab.dbf","olsDiagTab.dbf")
OrdinaryLeastSquares – Beispiel (eigenständiges Python-Skript)

Das folgende eigenständige Python-Skript veranschaulicht, wie das Werkzeug "OrdinaryLeastSquares" verwendet wird.

# Analyze the growth of regional per capita incomes in US
# Counties from 1969 -- 2002 using Ordinary Least Squares Regression

# Import system modules
import arcpy

# Set the geoprocessor object property to overwrite existing outputs
arcpy.gp.overwriteOutput = True

# Local variables...
workspace = r"C:\Data"

try:
    # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
    arcpy.workspace = workspace

    # Growth as a function of {log of starting income, dummy for South
    # counties, interaction term for South counties, population density}
    # Process: Ordinary Least Squares... 
    ols = arcpy.OrdinaryLeastSquares_stats("USCounties.shp", "MYID", 
                        "olsResults.shp", "GROWTH",
                        "LOGPCR69;SOUTH;LPCR_SOUTH;PopDen69",
                        "olsCoefTab.dbf",
                        "olsDiagTab.dbf")

    # Create Spatial Weights Matrix (Can be based off input or output FC)
    # Process: Generate Spatial Weights Matrix... 
    swm = arcpy.GenerateSpatialWeightsMatrix_stats("USCounties.shp", "MYID",
                        "euclidean6Neighs.swm",
                        "K_NEAREST_NEIGHBORS",
                        "#", "#", "#", 6) 
                        

    # Calculate Moran's Index of Spatial Autocorrelation for 
    # OLS Residuals using a SWM File.  
    # Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...      
    moransI = arcpy.SpatialAutocorrelation_stats("olsResults.shp", "Residual",
                        "NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE", 
                        "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE", "#", 
                        "euclidean6Neighs.swm")

except:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print arcpy.GetMessages()

Umgebungen

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Lizenzinformationen

ArcView: Ja
ArcEditor: Ja
ArcInfo: Ja

7/10/2012