Distancia estándar (Estadística espacial)
Resumen
Mide el grado en el que se concentran o dispersan las entidades alrededor del centro medio geométrico.
Más información sobre el funcionamiento de Distancia estándar
Ilustración
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Uso
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La distancia estándar es una estadística útil ya que proporciona una medida de resumen única de la distribución de entidades alrededor del centro (similar al modo en que una desviación estándar mide la distribución de los valores de datos alrededor del valor medio de la estadística).
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La herramienta Distancia estándar crea una nueva clase de entidad que contiene un polígono de círculo centrado en el medio para cada caso. Cada polígono de círculo se dibuja con un radio que es igual a la distancia estándar. El valor de atributo para cada polígono de círculo es el valor de la distancia estándar.
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El Campo de caso se utiliza para agrupar entidades antes del análisis. Cuando se especifica un Campo de caso, las entidades de entrada se agrupan primero de acuerdo a los valores de campo de caso y, a continuación, se calcula un círculo de distancia estándar para cada grupo. El campo de caso puede ser del tipo de cadena de caracteres, fecha o entero, y aparece como un atributo en la clase de entidad de salida.
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El cálculo de la distancia estándar se puede basar en un Campo de peso opcional (por ejemplo, para obtener la distancia estándar de los negocios que ponderan los empleados). El Campo de peso debe ser numérico.
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Si el patrón espacial subyacente de las entidades de entrada se concentra en el centro con menos entidades hacia la periferia (una distribución espacial normal), un polígono de círculo de desviación estándar cubrirá aproximadamente el 68 por ciento de las entidades; un círculo con dos desviaciones estándar incluirá aproximadamente el 95 por ciento de las entidades y tres desviaciones estándar cubrirán aproximadamente el 99 por ciento de las entidades en el cluster.
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Los cálculos basados en la distancia euclidiana o de Manhattan requieren datos proyectados para medir distancias correctamente.
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Los centroides de entidad se utilizan en los cálculos de distancia para las entidades de línea y polígono. Para multipuntos, polilíneas o polígonos con varias partes, el centroide se calcula utilizando el centro medio ponderado de todas las partes de entidad. La ponderación para las entidades de punto es 1, para las entidades de línea es longitud y para las entidades de polígono es área.
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Las capas del mapa se pueden utilizar para definir la Clase de entidad de entrada. Cuando se utiliza una capa con una selección, sólo las entidades seleccionadas se incluyen en el análisis.
Precaución:Al utilizar shapefiles tenga en cuenta que no pueden almacenar valores nulos. Las herramientas u otros procedimientos que crean shapefiles a partir de entradas sin shapefiles pueden almacenar o interpretar valores nulos como cero. Esto puede ocasionar resultados inesperados. Consulte también Consideraciones de geoprocesamiento para la salida de shapefiles.
Sintaxis
| Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
Input_Feature_Class |
Una clase de entidad que contiene una distribución de entidades para las cuales se calculará la distancia estándar. | Feature Layer |
Output_Standard_Distance_Feature_Class |
Una clase de entidad poligonal que incluirá un polígono de círculo para el centro de cada entrada. Estos polígonos de círculo representan gráficamente la distancia estándar en cada punto central. | Feature Class |
Circle_Size |
El tamaño de las círculos de salida en las desviaciones estándar. El tamaño de círculo predeterminado es 1; las opciones válidas son 1, 2 ó 3 desviaciones estándar.
| String |
Weight_Field (Opcional) |
El campo numérico que se utiliza para pesar las ubicaciones de acuerdo con la importancia relativa. | Field |
Case_Field (Opcional) |
El campo que se utiliza para agrupar entidades para cálculos de distancia estándar separados. El campo Caso puede ser del tipo de cadena de caracteres, fecha o entero. | Field |
Ejemplo de código
La siguiente secuencia de comandos de la ventana de Python muestra cómo utilizar la herramienta StandardDistance.
import arcpy arcpy.env.workspace = r"C:\data" arcpy.StandardDistance_stats("AutoTheft.shp", "auto_theft_SD.shp", "1_STANDARD_DEVIATION", "#", "#")La siguiente secuencia de comandos de Python independiente muestra cómo utilizar la herramienta StandardDistance.
# Measure the geographic distribution of auto thefts # Import system modules import arcpy # Local variables... workspace = "C:/data" locations = "AutoTheft.shp" links = "AutoTheft_links.shp" standardDistance = "auto_theft_SD.shp" stardardEllipse = "auto_theft_SE.shp" linearDirectMean = "auto_theft_LDM.shp" try: # Set the workspace (to avoid having to type in the full path to the data every time) arcpy.env.workspace = workspace # Process: Standard Distance of auto theft locations... arcpy.StandardDistance_stats(locations, standardDistance, "1_STANDARD_DEVIATION", "#", "#") # Process: Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) of auto theft locations... arcpy.DirectionalDistribution_stats(locations, standardEllipse, "1_STANDARD_DEVIATION", "#", "#") # Process: Linear Directional Mean of auto thefts... arcpy.DirectionalMean_stats(links, linearDirectMean, "DIRECTION", "#") except: # If an error occurred while running a tool, print the messages print arcpy.GetMessages()
Entornos
- Sistema de coordenadas de salida
La geometría de entidades se proyecta al sistema de coordenadas de salida antes del análisis. Todos los cálculos matemáticos se basan en la referencia espacial del sistema de coordenadas de salida.