ArcGIS地统计分析实习指导书
ArcGIS地统计学习指南
ArcGIS地统计学习指南ArcGIS 地统计学习指南(一)1.1 地统计扩展模块简介ArcGIS地统计分析模块在地统计学与GIS之间架起了一座桥梁。
使得复杂的地统计方法可以在软件中轻易实现。
体现了以人为本、可视化发展的趋势。
地统计学的功能在地统计分析模块的都能实现，包括：（1）ESDA：探索性空间数据分析，即数据检查；（2）表面预测（模拟）和误差建模；（3）模型检验与对比。
地统计学起源于克里格。
当时他用此法预测矿产分布，后来经过别人改进修改发展成为现在所用的克里格方法。
虽然空间数据分析还有其他方法，如IDW（反距离加权插值法）等，但克里格方法是最主要、最常用的空间分析方法，下面也以此法为主进行。
1.2表面预测主要过程ArcGIS地统计扩展模块的菜单非常简单，如下所示，但由此却可以完成完整的空间数据分析过程。
一个完整的空间数据分析过程，或者说表面预测模型，一般为。
拿到数据，首先要检查数据，发现数据的特点，比如是否为正态分布、有没有趋势效应、各向异性等等（此功能主要由Explore Data菜单及其下级菜单完成）；然后选择合适的模型进行表面预测，这其中包括半变异模型的选择和预测模型的选择；最后检验模型是否合理或几种模型进行对比；（后两种功能主要由Geostatistical Wizard…菜单完成）。
Create Subsets…菜单的作用是为把采样点数据分成两部分，一部分作为训练样本，一部分作为检验样本。
下面将按上述表面预测过程进行叙述。
（注：[1]文章示例中所使用的数据为ArcGIS扩展模块中所带的学习数据（某地测得的臭氧含量样本），整个过程均使用此数据；[2]文章以操作方法介绍为主，所涉及到的地统计方法和基本理论一般未进行解释，可查阅相关地统计理论资料；操作中所用到的某些参数为地统计中的标准名称的也未进行解释。
）我们下面的任务是根据测量所得到的某地臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓度预测。
首先检查数据的特点，然后根据数据特点用不同参数进行表面模型预测，随后比较不同模型的精确程序，选择最佳模型，最后制作成果图。
arcgis空间研究分析实习报告
实习一：ArcGIS地统计分析指导老师：赵永一实习目地利用地统计分析模块，根据一个点要素层中已测定采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面.这些采样点地值可以是海拔高度、地下水位地深度或者污染值浓度等.当与ArcMap一起使用时，学习利用地统计分析模块提供地一整套创建表面地工具来生成一个相对精确地连续表面，用这些表面来进行可视化、分析及理解各种空间现象等.b5E2R。
二实习内容1了解地统计分析模块，创建臭氧浓度缺省参数表面.2学习在创建表面之前如何对数据进行检查.数据检查地目地是为了找出数据中那些离群值并且发现数据中存在地趋势.p1Ean。
3创建第二个表面，这个表面更多地考虑了练习2中数据分析发现地空间关系，并且对练习1中生成地表面进行了改进.DXDiT。
4对练习1和练习3中创建地表面进行比较，并判断哪个表面对未知值地预测更好.5创建臭氧浓度超出临界值地概率图，从而生成第三个表面.6利用ArcMap地功能将你在练习3和练习5中创建地表面放在一起做最终地显示三实习步骤1 利用缺省参数创建一个臭氧表面（1）打开arcmap 并激活地统计分析模块（2）加载数据（3）利用缺省参数创建臭氧浓度表面.图1利用缺省值创建地臭氧表面2 检查数据（1）检查臭氧浓度数据分布是否符合正态分布,从下图可以看到臭氧浓度分布大致符合正态分布图2臭氧浓度分布直方图(2)正态QQ图.另外一种检验数据是否符合正态分布地方法，通过标准正态分布与现有数据分布比较，还可以找到一些异常值，来检查并校正这些异常值.若符合正态分布则数据点应成一条直线，那些不在直线上地点为异常点.RTCrp。
图3臭氧浓度正态QQ图（3）用趋势分析工具识别数据中地全局趋势.只有数据分布符合一定地趋势，才能用数学公式对确定表面进行模拟，故需要分析数据地全局趋势.5PCzV。
图4臭氧数据全局趋势（4）理解数据地空间自相关和方向效应.利用半变异函数/协方差函数云图，在半变异函数／协方差函数云图中，每个红点表示一对采样点.既然越近地点越相似，那么在半变异函数云图中邻近地点（在X轴地左边）应该有较小地半变异函数值（在Y轴地下部）.随着样点对间距离地增加（在X轴上向右移动），变异函数值也要相应增加（在Y轴上向上移动）.然而，当到达一定地距离后，云图变平，这表明超出这个距离时，样点对之间不再具有相关关系了.jLBHr。
arcgis学习--地统计分析
ArcGIS软件应用实验7一、实验目的使用默认参数值创建模型来生成臭氧浓度表面的整个过程。
二、实验内容1、学习Geostatistical Analyst 扩展模块2、生成臭氧浓度表面三、实验步骤(一)准备工作1、激活地统计模块在主菜单上，单击自定义→扩展模块，选中GeostatisticalAnalyst复选框，单击关闭；图1-1扩展模块2、调出地统计工具条在主菜单上，单击自定义→工具条→GeostatisticalAnalyst，GeostatisticalAnalyst工具条即被添加到ArcMap会话中；图1-2工具条3、添加数据单击标准工具工具条上的添加数据按钮添加数据，按住CTRL键并选择O3_Sep06_3pm和ca_outline两个数据集，单击添加。
图1-3添加数据4、修改属性1、右键单击内容列表中的ca_outline图层图例（图层名称下面的框），然后单击无颜色，确保图层无颜色，只有范围；图1-4无颜色2、双击内容列表中O3_Sep06_3pm图层的名称。
打开图层属性对话框，在图层属性对话框中，单击符号系统选项卡。
在显示对话框中，○1单击数量，然后单击分级色彩；○2在字段框中，将值设置为OZONE；○3选择“黑色到白色”色带，以便这些点可以在本教程将要创建的颜色表面之上凸出来；符号系统对话框应如下所示：图1-5分级符号3、经过属性修改后，图层如下：图1-6结果(二)使用默认选项创建表面使用默认GeostatisticalAnalyst设置创建（插值）臭氧浓度表面。
臭氧点数据集(O3_Sep06_3pm)将用作输入数据集，并采用普通克里金法对值未知的位置处插入臭氧值。
在一系列对话框中单击下一步来接受默认设置。
1、地统计分析对话框单击GeostatisticalAnalyst工具条上的GeostatisticalAnalyst箭头，然后单击地统计向导，将弹出地统计向导对话框；图2-1地统计工具条地统计向导对话框，在方法列表框中，单击克里金法/协同克里金法。
ArcGIS地统计分析报告
实验四ArCGIS地统计分析一、实习容1：使用缺省参数创建一个表面2：数据检查3：制作臭氧浓度图4：模型比较5：制作超岀某一临界值的臭氧概率图二、实习过程练习1：利用缺省参数创建一个表面1・添加数据并调整显示设置：當选择丨显示：符号系统自义查谊I I标i∏⅛接和关联I时间I HTML弹出窗显示⑶ 要芽类别数里〕分级色彩r分级符号比例符号图丧多个匡性值0: OZONE ▼归一化(N) 无色帝(B Jiai符号范圉Im |O .021 MX)- .037000 .021 σ∞..037000o .037M)I - .052000 .037031 - .0520000 052001 - 070000 052W1 - .070000◎.070001-.091(XX) .07(XM1 -.091000©.091001-.121000 .ωιωι-.121000侯用颜色表示藪里。
亠√∕1T-Fx分类官然同飾点分级法(Jenk8) 类⑸ 5 ▼［分类©..・2 •使用默认选项创建表面鹹计向导.克里金法步琛4洪6・半变异幽协方差建模) ⊂□ I Ξ∣∣f ⅛⅜]一模型•已丢弃 + □Ψffi.¾ (Meg •)，h ・10吒模型：δTδδΓ1451*Nugget÷l. 1451*Stable (1013D0,2) 协万差 H 视≡S≡ 显示.・.False 显示… False 显示点已丢・・・田导出视圉设實B 常规优化複型检査二元分布 FaISe变里 协方差日複型块金值 启用 TrUe 计算块金值 TrUe 块金值 0.001145128测里误差100%B 複型#1类型 稳定的参数 21主交程 101303.2 各向异性 FaISe 计箕偏基台值 TrUe 偏基台值1.145128S 複型X2 S 複型03□步长步长犬小16838.5 1□> < 更多■ 克里金法是一种依赖于测里戻差模型买现精硝或平看命 值的插值法。
[ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程实习教材].汤国安.扫描版
![[ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程实习教材].汤国安.扫描版](https://img.taocdn.com/s3/m/5c5068e95ef7ba0d4a733bcc.png)
实例与练习练习1：某地区地块的拓扑关系建立1． 背景：拓扑关系对于数据处理和空间分析具有重要意义，拓扑经常应用于地块查询、土地利用类型更新等。
2． 目的：通过本例，让读者掌握创建一个要素数据集的拓扑关系的整个流程，并对创建拓扑后的一些工作，如拓扑错误检测、拓扑错误修改、拓扑编辑等基本操作有一个较全面的了解。
3． 要求：在Topology 数据集中导入上述两个Shapefile ，建立该要素数据集的拓扑关系，使拓扑生效后检测拓扑错误，修改拓扑错误，最后进行拓扑编辑。
4． 数据：Blocks.shp 、Parcels.shp ，存放在…/ChP3/Ex1中,请将其拷贝到E ：/ChP3/Ex1。
结果数据存放于…/ChP3/Ex1/Result 中。
5． 操作步骤：（1）创建地理数据库1） 在ArcCatalog 树中，右键单击Result 文件夹，单击New ，单击Personal Geodatabase ，输入所建的地理数据库名称：NewGeodatabase 。
如图1所示。
在新建的地理数据库中创建要素数据集，如图2所示。
打开New Feature Dataset 对话框，如图3所示。
将数据集命名为：Topology 。
图1创建地理数据库 图2创建要素数据集2）3）单击Edit按钮，打开Spatial Reference属性对话框，如图4所示。
图3 New Feature Dataset对话框图4 Spatial Reference属性对话框4）单击Import按钮，选择要与之具有相同坐标系统的数据集：Blocks.shp或Parcels.shp，如图5所示。
5）单击Add按钮，返回Spatial Reference属性对话框。
这时要素数据集定义了坐标系统。
单击确定按钮。
（2）向数据集中导入数据1）在ArcCatalog树中，右键单击Result文件夹中的Topology数据集，单击Import，单击Feature Class(multiple)，如图6所示。
arcgis实习报告
arcgis实习报告I. 简介在这篇实习报告中，我将分享我在ArcGIS实习期间的经历和所学到的知识。
通过实习，我深入了解了ArcGIS软件的功能和应用，提升了我的地理信息系统（GIS）技能，并在实际项目中运用了这些知识。
II. 实习背景作为一名地理学专业的学生，我对GIS技术一直很感兴趣。
因此，我选择了参加一家专注于GIS应用的公司的ArcGIS实习项目。
在实习期间，我有机会与专业团队合作，学习并应用ArcGIS软件进行地理数据分析和地图制作。
III. 实习内容1. 数据采集与处理在实习初期，我负责进行现场数据采集和处理。
通过ArcGIS软件，我学习了如何使用GPS设备进行地理坐标标定，并将采集到的数据导入到ArcGIS中进行处理和分析。
这一过程不仅提高了我的空间感知能力，还加深了我对数据的理解。
2. 地图制作与数据可视化在进一步熟悉ArcGIS软件之后，我开始参与地图制作和数据可视化的工作。
通过使用ArcGIS的地图制作工具，我能够将采集到的地理数据转化为具有可视化效果的地图。
同时，我还学习了如何选择合适的地图符号和配色方案，以有效传达地理信息。
3. 空间分析与地理决策ArcGIS提供了强大的空间分析功能，能够帮助我们深入了解地理现象和问题。
在实习期间，我参与了一项关于城市交通拥堵的研究项目。
通过对城市交通数据的分析，我能够评估不同地区的交通流量并提出相关的解决方案。
这一经历使我对城市规划和交通管理有了更深入的了解。
IV. 实习成果与收获通过实习，我不仅掌握了ArcGIS软件的基本操作技能，还学会了如何在实际项目中应用这些技能。
在与团队成员的合作中，我提高了我的沟通和协作能力。
此外，实习还让我对GIS技术的应用前景和发展趋势有了更清晰的认识。
V. 总结在这次ArcGIS实习经历中，我以实际项目为基础，深入学习和应用了GIS技术。
通过数据采集、地图制作和空间分析等工作，我提升了我的技能水平，并培养了解决问题的能力。
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本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==arcgis实习指导书篇一：ArcGIS-DEM实习指导书DEM实习指导书实习一基本目标1、熟悉ArcGIS软件的基本操作2、重点熟悉ArcGIS软件中的3D Analyst模块3、掌握高程数据构建DEM的方法4、掌握不同格式DEM数据相互转换方法实验数据本次实验所需要的数据存放于Practice\BaseData1和Practice\BaseData2文件夹中，主要包括：实验内容本次实验主要介绍如何利用ArcGIS三维分析模块进行DEM三维表面的创建，以及常用DEM数据之间的转换方法。
DEM三维表面模型是通过对区域内不同位置的采样点进行插值而获取的，目的是实现对真实表面的近似模拟。
利用ARCGIS三维分析模块可以从现有数据集中创建新的表面，它允许以规则空间格网（栅格模型）或不规则三角网（TIN模型）两种形式来创建表面以适合于某些特定的数据分析。
创建栅格表面模型主要通过插值法实现。
ArcGIS提供的插值方法包括：1. 反距离权重插值2. 样条函数插值3. 克里格插值4. 自然邻域插值（点插值成面）创建三角网表面模型，可以用矢量要素生成不规则三角网（包括硬或软断线、集群点等等），也可通过向现有表面中添加要素来创建。
在ARCGIS中，还可以实现栅格表面和TIN表面的相互格式转换。
基本要求1、以Elevation_Point为基本数据源实验点状高程数据创建Grid-DEM和Grid-DEM转换为TIN-DEM的方法2、以Elevation_Point为基本数据源实验点状高程数据创建TIN-DEM的方法3、以Arc_Clip本次实验为基本数据源实验线状高程数据创建TIN-DEM和TIN-DEM转换为Grid-DEM的方法4、分析以上各创建方法中参数的意义实验步骤准备工作1、启动ArcMap 并单击Tools|Extensions激活三维分析模块3D Analyst2、在ArcMap工具栏中添加3D Analyst 工具条3、在ArcMap 中添加数据进行相应的处理操作步骤1——创建Grid-DEM表面ArcGIS中创建Grid-DEM表面的插值方法包括：反距离权重插值（Inverse Distance Weighted，IDW）、样条函数插值（Spline）、克里格插值（Kriging）和自然邻域插值（Natural Neighbors）。
ArcGIS地统计分析实习指导书
ArcGIS地统计分析实习指导书实习内容：练习1：使用缺省参数创建一个表面练习2：数据检查练习3：制作臭氧浓度图练习4：模型比较练习5：制作超出某一临界值的臭氧概率图练习6：生成最终成果图预备知识：利用地统计分析模块，你可以根据一个点要素层中已测定采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面。
这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值浓度等。
当与ArcMap一起使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。
美国环保局负责对加利佛尼亚州的大气臭氧浓度进行监测。
臭氧浓度值是通过遍布全州的监测站来测定的。
已经知道所有监测站的臭氧值浓度，但是我们还想知道加利佛尼亚州其他任一地方的臭氧浓度值，但是考虑到费用以及实用性问题，我们不可能在任何地方都建立监测站。
地统计分析模块提供了许多工具，通过检测所有采样点之间的关系，生成一个关于臭氧浓度值、预测标差（不确定性）以及超出临界值的概率的连续表面，从而使对其他点的浓度值进行最佳预测成为可能。
在地统计分析模块的安装盘上，附有本次联系所需要的数据。
这些数据包括：数据集描述Ca_outline 加州轮廓图Ca_ozone_pts 臭氧采样点数据（单位：ppm）Ca_cities 加州主要城市位置图Ca_hilshade 加州山体阴影图臭氧数据集（Ca_ozone_pts）表示的是1996年中每八个小时时段内的臭氧平均浓度的最大值，以ppm为单位。
根据这些臭氧采样点的测量值，你可以生成两个连续表面（或地图），以现有的采样点数据为基础来预测加洲任意地方的臭氧浓度值。
创建第一张图时你只需要简单地使用缺省选项即可，你会看到根据采样点数据生成表面是多么容易的事情。
生成第二张图时，你可以较多的考虑采样点之间存在的空间关系，这时，你将要用到ESDA（空间数据探索分析）工具来检查你的数据。
你还会学习到一些地统计选项，利用这些选项，你可以创建诸如剔除趋势并且模拟空间自相关的表面。
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ArcGIS地统计分析实习指导书实习内容：练习1：使用缺省参数创建一个表面练习2：数据检查练习3：制作臭氧浓度图练习4：模型比较练习5：制作超出某一临界值的臭氧概率图练习6：生成最终成果图预备知识：利用地统计分析模块，你可以根据一个点要素层中已测定采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面。
这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值浓度等。
当与ArcMap一起使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。
美国环保局负责对加利佛尼亚州的大气臭氧浓度进行监测。
臭氧浓度值是通过遍布全州的监测站来测定的。
已经知道所有监测站的臭氧值浓度，但是我们还想知道加利佛尼亚州其他任一地方的臭氧浓度值，但是考虑到费用以及实用性问题，我们不可能在任何地方都建立监测站。
地统计分析模块提供了许多工具，通过检测所有采样点之间的关系，生成一个关于臭氧浓度值、预测标差（不确定性）以及超出临界值的概率的连续表面，从而使对其他点的浓度值进行最佳预测成为可能。
在地统计分析模块的安装盘上，附有本次联系所需要的数据。
这些数据包括：数据集描述Ca_outline 加州轮廓图Ca_ozone_pts 臭氧采样点数据（单位：ppm）Ca_cities 加州主要城市位置图Ca_hilshade 加州山体阴影图臭氧数据集（Ca_ozone_pts）表示的是1996年中每八个小时时段内的臭氧平均浓度的最大值，以ppm为单位。
根据这些臭氧采样点的测量值，你可以生成两个连续表面（或地图），以现有的采样点数据为基础来预测加洲任意地方的臭氧浓度值。
创建第一张图时你只需要简单地使用缺省选项即可，你会看到根据采样点数据生成表面是多么容易的事情。
生成第二张图时，你可以较多的考虑采样点之间存在的空间关系，这时，你将要用到ESDA（空间数据探索分析）工具来检查你的数据。
你还会学习到一些地统计选项，利用这些选项，你可以创建诸如剔除趋势并且模拟空间自相关的表面。
利用ESDA工具，通过对各种地统计参数的操作，你可以创建出更加精彩的表面。
很多时候，我们关心的并不是那些有损于健康的风险的实际值，而是它是否超出某一有毒水平，如果确实超出，必须采取行动。
你创建的第三个表面将用来评估臭氧浓度超过临界值的概率。
对于本次练习，临界值规定如下：如果最大值超过0.12ppm，那么这个地方就应该被严密监测。
利用这个标准，你可以利用地统计分析模块来预测臭氧浓度超出临界值的概率大小。
本练习被分为各个单独的任务，你可以根据自己的学习进度来逐步熟悉地统计分析模块个各项功能。
练习1带你进入地统计分析模块，通过创建臭氧浓度表面的过程，你会发现使用缺省参数创建表面是一件很容易的事情。
练习2教你创建表面之前如何对数据进行检查。
数据检查的目的是为了找出数据中那些离群值并且发现数据中存在的趋势。
练习3你将创建第二个表面，这个表面更多地考虑了练习2中数据分析发现的空间关系，并且对练习1中生成的表面进行了改进。
该练习还将向你介绍地统计学中的一些基本概念。
练习4教你如何对练习1和练习3中创建的表面进行比较，并判断哪个表面对未知值的预测更好。
练习5指导你创建臭氧浓度超出临界值的概率图，从而生成第三个表面。
练习6告诉你怎样利用ArcMap的功能将你在练习3和练习5中创建的表面放在一起做最终的显示。
你可能需要几个小时的时间集中精力来完成本次练习。
当然如果你愿意，你也可以每次完成一个练习，在每次完成一个练习之后，把你的练习数据保存起来。
练习1：利用缺省参数创建一个表面在开始练习之前，首先启动ArcMap并激活地统计分析模块。
1．1 启动ArcMap并激活地统计分析模块单击窗口任务栏的Start按扭，光标指向Programs，再指向ArcGIS，然后单击ArcMap。
在ArcMap中，单击Tools，在单击Extensions，选中Geostatistical Analyst复选框，单击Close按扭。
1.2 添加Geostatistical Analyst工具条到ArcMap中。
单击View菜单，光标指向Toolbars，然后单击Geostatistical Analyst。
1．3 在ArcMap中添加数据层一旦数据加入后，你就能利用ArcMap来显示数据，而且如果需要，你还可以改变没一层的属性设置（如符号等等）1．单击Standard工具条上的Add Data按扭。
2．找到你安装练习数据的文件夹（缺省安装路径是C:＼ArcGIS＼ArcTutor＼Geostatistics）,按住Ctrl键，然后点击并高亮显示Ca_ozone_pts 和ca_outline数据集。
3．单击Add按扭。
4．单击目录表中的ca_outline图层的图例，打开Symbol Selector对话框。
5．单击Fill Color下拉箭头，然后单击No Color。
6．在Symbol Selector对话框中单击OK按钮。
现在ca_outline图层酒杯透明现实，只有轮廓可见，以便让你看见在在后面所要创建的其他图层。
建议你在每个练习之后都要讲将地图保存。
7．点击Standard工具条上的Save按扭。
新建一个本地工作目录（如C:＼geostatistical）,定位到本地工作目录。
因为这是你第一次保存地图，所以你需要为它取个名字。
（建议你将地图命名为Ozone Prediction Map.mxd）。
将来再点保存时，只需要点击Save按扭即可。
1．4 利用缺省值创建表面下一步你将利用地统计分析模块的缺省设置来创建一个臭氧浓度表面。
选择臭氧点数据集（ca_ozone_pts）作为输入数据集，利用普通克里格方法，通过插值即可得到那些未知点的臭氧浓度值。
在许多对话框中你可以直接单击下一步按扭，接受缺省参数设置。
你不必考虑本练习中的对话框细节，在后续练习中这些对话框你还会接触到。
本练习的目的正是利用缺省选项来创建一个表面。
1．单击Geostatistical Analyst，然后单击Geostatistical Wizard。
2．点击Input Data下拉箭头，单击并选中ca_ozone_pts。
3．单击Attribute下拉框箭头，单击并选中属性OZONE。
4．在Methord对话框中单击Kriging.5．单击Next按扭。
缺省情况下，在Geostatistical Method Selection对话框中，Ordinary Kriging和Prediction Map被选中。
注意，在选定了臭氧浓度表面图的生成方法之后，你可以单击Finish按扭利用缺省参数来创建一个表面。
不过，从第六步到第十步你可以看到许多不同的对话框。
6．在Geostatistical Method Selection对话框中单击next按扭。
Semivariogram/covariance modeling 对话框可以让你分析已测数据点之间空间关系，我们知道空间上距离越近的事物越相似，这个假设可以利用半变异函数来验证。
在获取空间关系的同时对一个半变异函数模型来进行拟合，此过程称为变异估计。
7．点击next按扭。
十字丝处是一个未被测量的点。
你可以利用已测点的值来预测十字丝处的值的情况。
已测量点距离你需要预测的未知点越近，它们的值也就越相近。
在上图中，红色点对未知点的值的影响势必要比绿色点大。
根据周围的点，利用Semivariogram Modeling对话况中拟合的模型，你就能够为未知点预测出一个更精确的值。
8．点击Next按扭。
Cross Validation对话框可以让你知道利用模型预测未知点的值的效果如何。
在练习4中你将学到如何使用统计图，并理解统计表的含义。
9．点击Finish按扭。
Output Layer information（输出图层信息）对话框总结了用于创建输出表面的方法（及其相关参数）信息。
10．点击OK按扭。
预测得到的臭氧图在目录表的顶层显示。
11．在目录表中单击该图层以高亮显示，然后再单击一次，将图层名改为Default。
这种改动可以让你区别于练习4中创建的图层。
12．注意，插值的过程一直延伸到海洋中。
在练习6中你会学会如何将预测表面限制在加州范围内。
13．保存地图。
练习2：数据检查在本练习中，你可以用三种方式对数据进行检验：☆检测数据分布☆发现数据可能存在的趋势☆找出数据间的空间自相关以及方向效应如果你在完成练习1后关闭了ArcMap，请单击File菜单，再点击Open。
在弹出的对话框中点击Look in下拉箭头，找到你保存的地图文件（Ozone Prediction Map.mxd）2.1 检查数据的分布当数据服从正态分布时，里用插值方法生成表面的效果最佳。
如果你的数据是偏态分布的，即向一边倾斜，则你可以选择数据变换使之服从正态分布。
因此在创建表面之前了解你的数据分布非常重要。
Histogram工具描绘了数据属性的频率直方图，使你能够针对数据集的每一种属性检测其单变量分布。
接下来，你就是要检查图层ca_ozone_pts的臭氧分布情况。
1．单击 ca_ozone_pts，并将它移到目录表的顶层，然后将ca_outline置于ca_ozone_pts图层的下面。
2．单击Geostatistical Analyst工具条，指向Explore Data，然后单击Histogram。
你也可以改变Histogram对话框的大小以便能够看见地图，正如下图所示：3．单击Layer下拉箭头，点击并选择ca_ozone_pts。
4．单击Attribute下拉箭头，点击并选择OZONE。
臭氧属性的分布情况是用一个直方图来描述的，该直方图将浓度值分为10级，每一级别中数量的相对比例（密度）通过每一个直方条柱子的高度来表示。
通常，描述数据分布的重要特征包括中值，他的展布以及对称性。
对于正态分布，有一个快速检验的方法：如果平均值与中值大致相等，你就可以把它当作数据服从正台分布的证据之一。
上面显示的直方图表面数据是单峰分布的，而且具有较好的对称性，接近于正态分布。
直方图的右册尾部表明，存在相对少量的具有较高臭氧浓度值的采样点。
5．单击直方图臭氧值在0.162至0.175ppm之间的直方条。
此范围内的采样点在地图中被高亮显示。
6．单击关闭对话框。
2.2 正态QQ图QQ图提供了另外一种度量数据正台分布的方法，利用QQ图你可以将现有数据的分布与标准正态分布对比，如果数据点接近一条直线，则它们越接近于服从正态分布。
1．单击Geostatistical Analyst工具条，指向ExploreData，然后点击Nomal QQplot。
2．单击Layer下拉箭头，点击并选中ca_ozone。