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1、发掘地图背后的秘密讲座人：王珏 探析ArcGIS空间统计工具内容提要 什么是空间统计学 为什么要用空间统计 空间统计学基础 空间统计工具简介年收入大于20万的家庭分布有何模式？什么是空间统计学年收入大于20万的家庭占总数的百分比？哪里是高收入人群聚居的热点区域？年收入大于20万的家庭分布在哪些地方？分 析分 析传统的统计学地图可视化空间统计学空间统计学什么是空间统计学 制图和传统数理统计的强化和补充 用于： 发现数据的空间分布模式、趋势、过程和空间关联 对人文、社科、经济类数据做研究分析聚类分布聚类分布随机分布随机分布离散分布离散分布为什么要用空间统计（1） 眼见一定为实吗？哪条线更长？哪个点
2、更大？哪个人更高？图片会产生错觉错觉眼睛会欺骗欺骗大脑用数字数字说话才可靠为什么要用空间统计（2） 地图不能说明问题吗？为什么要用空间统计（3） 深入发掘隐藏在数据背后的秘密空间统计学基础 影响分析结果的几个因素 Z值与p值 模拟空间关系 距离与面积影响分析结果的几个因素空间尺度数据的细分程度研究范围时间周期省县市社区分析结果分析结果第一周 第二周 第三周第一年 第二年 第三年Z值与p值 零假设 空间统计中的零假设是支持随机分布 Z值与p值：帮助判断是否能够推翻零假设|Z|越小，p越大：接受零假设|Z|越大，p越小：拒绝零假设接受拒绝拒绝拒绝域的临界值，由置信水平决定模拟空间关系?无差异带?反
3、距离与固定距离段的综合?指定范围之内的要素具有相同的影响力，超出范围的要素其影响力随距离递减影响力距离?反距离/反距离平方?所有要素都对目标要素产生影响?距离越远，影响越小影响力距离?固定距离段?只有指定距离之内的要素对目标要素产生影响?影响范围内的所有要素，影响力相同距离影响力距离与面积 Projected Coordinate System 使用以米为单位的坐标系统，不要使用经纬度为单位的坐标系统 AB曼哈顿距离D = |X1 - X2| + |Y1 - Y2|AB直线距离D = (X1 - X2)2 + (Y1 - Y2)2Spatial Statistics 空间统计工具简介 所有li
4、cense等级均可使用 使用python编写 源代码公开 鼓励用户利用源代码学习、修 改、扩展、分享这些分析工具Measuring Geographic Distributions 测量地理分布工具集 识别分布特征 哪里是中心 向中心聚集还是发散 分布趋势如何 用于： 验证可视化分析 对比不同类别的要素 检查随时间的变迁Mean Center 平均中心工具 计算研究区域的平均xy坐标 用于: 跟踪分布中心的变化 对比不同类别要素的分布中心地理平均 中心地理平均 中心人口加权的 平均中心人口加权的 平均中心随时间变迁 的人口加权 的平均中心随时间变迁 的人口加权 的平均中心Central Fea
5、ture 中心要素工具 找出位于最中心的要素 到其他所有要素的距离和最短的那个要素 用于： 在已有要素中寻找通达条件最佳的在哪个小区建一个社区图书馆最佳?总距离最短人口加权后，总距离最短Standard Distance 标准差距离工具 衡量要素距离平均中心的离散程度 结果以距离的形式简单直观地展现出来 对异常点敏感入室盗窃案与汽车盗窃案的分布对比入室盗窃案与汽车盗窃案的分布对比Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) 方向性分布（标准差椭圆）工具 提炼要素离散的空间趋势 用于： 对比不同类别要素的分布 对比不同时相的同类要
6、素的分布变化 显示出要素离散的方向性趋势印度Pennathur村的登革热新增病例分布印度Pennathur村的登革热新增病例分布Linear Directional Mean 线性方向均值工具 提炼出所有被分析的线要素 的平均角度/方向 计算从起点到终点的角度 用于： 对比多组线要素 对比不同时相的线要素 计算方向性趋势，更直观地显 示其空间关系Analyzing Patterns 分析模式工具集 确定研究区域内的要素聚类、离散或随机分布的 程度 全局计算定量分析要素的地理模式 用于： 更好地了解要素的分布 研究区域内要素的聚类或离散程度 对比不同要素的分布 对比不同时相的要素分布的变化Ave
7、rage Nearest Neighbor 平均最近邻工具 计算每一个要素到其 最近邻要素的平均距 离 基于面积 分析结果：Shipwrecks The Florida Keys离散Ratio 1聚类Ratio 0Morans IHigh/Low Clustering (Getis-Ord General G) 高低聚类工具 衡量研究区域内高值和低值的聚集程度 基于用户指定的邻域距离来计算较高的Z值(正值) = 高值聚类较低的Z值(负值) = 低值聚类较高的Z值(正值) = 高值聚类较低的Z值(负值) = 低值聚类 对比研究聚类的要素和区域，有助于更好地理解 为什么会出现聚类 展示研究区域内的
8、聚类或离散区域 局部计算 计算每一个要素 展示出研究区域内的差异 用于： 定位目标市场 预防犯罪Mapping Clusters 绘制聚类工具集Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Morans I) 聚类与离群值分析工具 强调研究区域内要素值的特殊性 帮助发现数据中的离群值 计算结果为Morans I索引值和Z值怀俄明州怀俄明州2000年人口普查结果：人口老龄化程度分析年人口普查结果：人口老龄化程度分析Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*) 热点分析 指示每个要素被相似的高值或低值包围的程度 确定研究区域中哪儿存在高值或低值的聚类 对每一个要素计算Z值 用于： 预防犯罪 定位目标市场 查找流行病的 传染源加州 Riverside市人口普查结果：人均收入分析加州 Riverside市人口普查结果：人均收入分析总结 空间统计： 制图和传统数理统计的强化和补充 发现数据的空间分布模式、趋势、过程和空间关联 对人文、社科、经济类数据做研究分析 ArcGIS提供了很多有效的空间统计工具王珏 欢迎关注相关ArcGIS培训课程http:/training.esrichina-
