空间统计功能的应用
空间统计分析在应用统计学中的方法与应用案例
空间统计分析在应用统计学中的方法与应用案例统计学是一门研究如何从数据中提取信息和做出决策的学科。
它以数理统计学为基础，通过概率论、数理逻辑和计算机科学等方法，对数据进行收集、整理、分析和解释。
然而，在应用统计学中，空间统计分析作为一种重要的分析方法，为我们提供了更深入的理解和细致的分析空间数据的能力。
在本文中，我们将介绍空间统计分析的方法和应用案例。
一、空间统计分析的方法1.地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）地理加权回归是一种利用空间自相关性来调整回归模型的方法。
传统的回归分析假设所有样本点之间是相互独立的，而地理加权回归则利用样本点之间的空间关系进行模型拟合。
它可以用于解释城市规划、环境分析等领域中的空间数据。
例如，在研究城市犯罪率时，我们可以使用地理加权回归来考虑不同地区之间的犯罪率差异，从而更准确地预测犯罪发生的可能性。
2.空间插值（Spatial Interpolation）空间插值是一种通过已知的离散点数据，推断未知位置上的值的方法。
它可以用于填充缺失的数据、生成等高线图等空间分布信息。
最常见的空间插值方法包括反距离加权插值（Inverse Distance Weighting，IDW）、克里金插值（Kriging）等。
例如，在农业领域，我们可以利用空间插值方法来预测农田各点的产量，为农民提供种植方案和管理建议。
3.空间聚类分析（Spatial Clustering Analysis）空间聚类分析是一种识别数据中聚集模式的方法。
它通过将数据点分组为空间上相邻或相似的簇，以揭示空间分布的规律。
常用的空间聚类算法包括DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）、K-means等。
例如，在流行病学研究中，我们可以利用空间聚类分析来识别疾病高发区域，从而更好地采取防控措施。
空间统计模型在地理信息系统中的应用研究
空间统计模型在地理信息系统中的应用研究地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理数据的计算机系统。
它将地理数据与空间统计模型结合起来，为我们提供了一个强大的工具，用于解决各种与地理空间相关的问题。
本文将探讨空间统计模型在地理信息系统中的应用，并分析其在不同领域的实际应用效果。
一、空间统计模型简介空间统计模型是一种用来分析地理空间数据的数学工具。
它将统计学和空间分析相结合，旨在研究地理现象在空间上的分布规律和相互关系。
空间统计模型可以用来描述地理现象的空间自相关性、空间的集聚程度、空间的离散程度等。
常用的空间统计模型包括Geary's C指数、Moran's I指数、Getis-Ord G指数等。
二、地理信息系统中的空间统计模型应用1. 空间自相关性分析空间自相关性分析是研究地理现象在空间上的自相关性的一种方法。
通过计算相关性指数，可以确定地理现象是否表现出空间相关性。
空间自相关性分析在城市规划、环境保护、资源管理等领域具有重要意义。
例如，在城市规划中，我们可以利用空间自相关性分析来评估城市不同区域的发展状况，从而制定合理的规划方案。
2. 空间插值空间插值是一种通过已知数据点推断未知数据点的方法。
在地理信息系统中，许多地理现象在空间上是离散的，而插值技术可以通过一定的数学模型，对这些离散数据进行补充和推断。
常用的空间插值方法包括反距离权重法、克里金插值法、样条插值法等。
空间插值在地质勘探、气候预测、土地利用规划等领域应用广泛。
3. 空间聚类分析空间聚类分析是一种将相似的空间对象归为一类的方法。
通过空间聚类分析，可以发现地理现象的集聚特征，揭示背后的规律。
在交通规划、犯罪预测、疾病传播等领域，空间聚类分析被广泛应用。
例如，在交通规划中，我们可以利用空间聚类分析找出交通事故高发区域，从而采取相应的交通管理措施。
空间数据查询统计与应用案例
值较一致，但与邻域的值差异较大。
多边形由聚集在一起的相互连接的单元网格组成，区域内 部的网格值相同或差异较小，但与邻域网格的值差异较大。
空间数据
栅格数据结构
优点： a. 表达地理要素比较直观； b. 容易实现多元数据的操作；
c. 便于与遥感图像及扫描输入数据相匹配建库和使用等。
缺点： a. 数据精度取决于网格的边长； b. 数据冗余； c. 网络分析和建立网络连接关系比较困难。
属性特征：描述地物的自然或人文属性的定性或定量指标。 时态特征：指地理数据采集或地理现象发生的时刻或时段。
地理空间数据= 空间特征数据+属性特征数据+时态特征数据
空间数据
空间数据的表示
在二维空间中，不同类型的空间要素都可抽象表示为点、 线、面三种基本的图形要素： y 面标识点
面 实体点 弧段
空间数据查询统计与应用案例
南京师范大学
主要内容
空间数据 空间数据查询 空间数据统计 应用案例
空间数据
空间数据是GIS的核心，也有人称它是GIS的血液，因为
GIS的操作对象是空间数据，因此设计和使用GIS的第一步工作
就是根据系统的功能，获取所需要的空间数据，并创建空间数 据库。 现在空间数据已广泛应用于社会各行业、各部门，如城市 规划、交通、银行、航空航天等。
or and
条件
条件 条件
主要内容
空间数据 空间数据查询 空间数据统计 应用案例
空间数据统计
GIS中空间数据的统计分析，是指对GIS地理数据库中的专 题数据进行统计分析。
空间数据统计
为什么要进行空间统计分析？
空间数据的直观、综合评价
空间数据的主要特征和内在联系
空间数据统计分析的思想起源与应用演化
空间数据统计分析的思想起源与应用演化一、内容概括空间数据统计分析是一门研究空间数据收集、处理、分析和解释的学科，其思想起源于20世纪初的空间概念和地理信息系统(GIS)技术的发展。
随着科学技术的进步和社会对空间信息的需求不断增加，空间数据统计分析逐渐成为地理学、环境科学、城市规划、交通管理等领域的重要研究方法。
本文将从空间数据统计分析的思想起源、发展历程以及在各领域的应用演化等方面进行探讨，以期为相关领域的研究者提供一个全面而深入的理论框架和实践指导。
1. 空间数据统计分析的定义和意义空间数据统计分析是一种基于地理信息系统(GIS)和空间统计学原理，对地理空间数据进行收集、整理、处理、分析和解释的过程。
它旨在揭示地理空间数据中的规律性、趋势性和关联性，为决策者提供科学依据和有效的解决方案。
随着信息技术的飞速发展和全球经济一体化进程的加速，空间数据统计分析在各个领域得到了广泛应用，如城市规划、环境保护、资源管理、市场调查等。
本文将从思想起源和应用演化两个方面，探讨空间数据统计分析的发展历程及其在现实问题中的应用价值。
2. 国内外研究现状和发展趋势空间数据的获取和处理是空间数据统计分析的基础，目前国内外学者已经开发了许多用于获取和处理空间数据的软件和工具，如ArcGIS、ENVI、QGIS等。
这些软件和工具为空间数据统计分析提供了便利的条件。
空间数据的可视化与表达是空间数据统计分析的重要手段，目前国内外学者已经提出了许多有效的可视化方法，如地图制图、空间网络分析、地理建模等。
这些方法有助于用户更好地理解和分析空间数据。
空间数据的统计分析方法是空间数据统计分析的核心内容，目前国内外学者已经研究了许多适用于空间数据的统计分析方法，如聚类分析、主成分分析、空间自相关分析等。
这些方法有助于揭示空间数据中的结构和规律。
空间效应检验是评估空间数据统计分析结果可靠性的重要手段。
目前国内外学者已经提出了许多有效的空间效应检验方法，如双重差分法、空间滞后模型、面板数据分析等。
空间统计与地理加权回归的基本原理与应用
空间统计与地理加权回归的基本原理与应用空间统计与地理加权回归（Spatial Statistics and Geographically Weighted Regression, GWR）是一种基于地理位置的统计分析方法，被广泛应用于地理学、环境科学、城市规划等领域。
本文将介绍空间统计与GWR的基本原理，并探讨其在实际应用中的作用和意义。
一、空间统计的基本原理空间统计是一种将地理位置因素引入统计分析的方法。
它的基本原理是考虑样本之间的空间关联性，以及空间自相关性的存在。
传统的统计分析方法在处理空间数据时，忽略了样本之间的空间依赖关系，因此无法准确描述地理现象的变异规律。
空间统计通过引入空间权重矩阵，将样本之间的空间关联性纳入考虑，从而可以更好地分析和解释地理现象的特征。
二、地理加权回归的基本原理地理加权回归是一种基于空间统计的回归分析方法。
相比传统的全局回归模型，GWR允许回归系数在空间上产生变化，从而更好地反映地理现象的空间异质性。
GWR的基本原理是在每个样本点上构建一个局部回归模型，并对空间上的每个样本点赋予不同的权重。
这样，回归系数随着空间位置的变化而变化，更能准确描述地理现象的局部特征。
三、地理加权回归的应用案例1. 城市犯罪率分析研究人员在一项城市犯罪率的研究中，使用GWR方法分析不同地区的社会经济因素、人口密度等变量对犯罪率的影响。
通过构建GWR 模型，他们发现回归系数在空间上呈现出明显的空间异质性，不同地区对犯罪率的影响具有差异性。
这对于相关决策制定者提供了有针对性的依据，能够更有效地制定犯罪防控策略。
2. 空气质量评估在环境科学领域的研究中，使用GWR方法分析城市空气质量与工业排放、交通状况等因素的关系。
研究结果表明，回归系数在空间上存在显著差异，不同地区的空气质量受到不同因素的影响程度不同。
这对于制定区域性的环境保护政策具有重要意义，可以更准确地改善空气质量。
四、总结与展望空间统计与地理加权回归作为一种基于地理位置的统计分析方法，在地理学、环境科学等领域具有重要应用价值。
空间统计功能的应用非正式版
空间统计功能的应用2011年9月目录目录空间统计功能的应用 (1)目录 (1)1空间统计开场白 (3)2ARCGIS空间统计概述 (4)2.1空间统计概念 (4)空间统计分析模块 (6)2.22.3分布特征 (6)2.3.1中心要素工具 (7)2.3.2登革热系统介绍 (7)2.3.3中心要素工具演示 (8)2.3.4方向分布工具 (9)2.3.5方向分布工具演示 (9)2.3.6线性方向平均值 (10)2.3.7平均中心 (10)2.3.8标准距离 (11)2.4空间分布模式 (11)2.4.1平均最近的相邻要素 (12)2.4.2平均最近的相邻要素演示 (13)2.4.3热点分析 (14)2.4.4热点分析演示 (15)2.4.5空间自相关 (16)2.4.6空间自相关演示 (17)2.5空间关系建模 (18)2.5.1区域房地产动态预警模型 (19)3空间统计综合应用 (20)3.1空间统计与M ODEL B UILDER (20)3.1.1GP工具制作流程 (21)3.1.2制作Model工具 (22)3.1.3空间统计与犯罪分析 (23)3.1.4犯罪分析演示--查看GP工具 (24)3.1.5犯罪分析演示--运行工具分析结果 (24)3.1.6零假设与z 得分和p 值 (25)3.2空间统计与P YTHON (26)3.2.1增量空间自相关 (27)3.2.2增量空间自相关演示 (27)3.2.3R Project (29)3.2.4点聚类（分区）1 (29)3.2.5点聚类（分区）2 (31)3.2.6点聚类（分区）演示 (31)3.2.7空间统计与R (32)3.3空间统计与W EB应用程序 (32)3.3.1动态热点分析 (33)3.3.2空间自相关与Flex (34)3.3.3登革热疾病蔓延格局 (35)3.3.4登革热疾病蔓延格局演示 (35)4更多空间统计资源 (36)4.1空间统计学习资源 (36)4.2其他学习资源 (37)5结束语 (37)1空间统计开场白大家好，我是Esri技术工程师韩源萌。
空间统计方法在环境科学研究中的应用
空间统计方法在环境科学研究中的应用在当今的环境科学研究领域，空间统计方法正发挥着日益重要的作用。
这些方法为我们理解和解决环境问题提供了全新的视角和有力的工具。
环境现象往往具有明显的空间特征。
例如，污染物的分布在地理空间上并非均匀，而是受到多种因素的影响，呈现出特定的模式。
空间统计方法能够帮助我们捕捉和分析这些空间模式，从而更深入地理解环境过程。
一种常见的空间统计方法是克里金插值法。
它基于已知的采样点数据，对未采样区域进行预测和估值。
比如说，在研究土壤污染时，我们可能只在有限的地点采集了土壤样本并测定了污染物浓度。
通过克里金插值，就能够估计整个研究区域内污染物浓度的分布情况。
这对于评估污染的范围和程度，制定相应的治理策略非常有帮助。
热点分析也是空间统计中的重要手段。
它可以识别出数据中的高值或低值聚集区域，也就是所谓的“热点”和“冷点”。
以空气质量监测为例，通过热点分析，我们能够迅速发现空气质量较差的区域，进而聚焦于这些重点区域采取更有针对性的减排措施。
空间自相关分析在环境科学中同样不可或缺。
它用于研究某一变量在空间上是否存在自相关性。
比如，如果相邻地区的水质指标具有较强的相似性，那么就表明存在空间正自相关；反之，如果相邻地区的水质差异较大，则可能存在空间负自相关。
了解这种空间自相关性，有助于我们揭示环境现象背后的驱动因素和传播机制。
在生态环境研究中，空间统计方法可以用于评估生物多样性的空间格局。
比如，通过分析不同物种在地理空间上的分布情况，我们能够了解它们的栖息地偏好，以及人类活动对其生存空间的影响。
这对于制定生物保护策略、划定自然保护区等具有重要的指导意义。
在气候变化研究方面，空间统计方法也大有用武之地。
例如，研究气温、降水等气候要素的空间变化趋势，以及极端气候事件的空间分布规律。
这有助于我们更好地理解气候变化的区域差异，制定适应和减缓气候变化的策略。
然而，空间统计方法在环境科学研究中的应用也并非一帆风顺。
空间统计分析在区域经济中的应用研究
ｉ Ｊ＝１ ＝１ ｉ １ ＝
ｓ∑ ∑训
ｉ ｌ ≠ ｉ ：
ｓ＝ ∑ （ 一 ． ） ｚ 。
’ ： ｚ 墨 。
相似性 （ 集聚 ） 或差 异研 究 ， 以及解 释产生 这种空 间格局原 因 的研 究【 引。文 中对空 间统计分析 的相 关理论进行 了深层 次 的研究 ， 并
维普资讯
第３ ４卷 第 ８期 ２ ０ ０ ８ 年 ３月
山 西 建 筑
Ｓ ＨＡＮＸＩ ＡＲＣＨＩ ＴＥＣＦ ＵＲＥ
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ ８ １３ ．
Ｍａ． ２ ０ ｒ ０８
・ｌ ・
・
专 家 专 稿 ・
文章 编 号 ：０ ９６２ （０８）８０ ０ ・２ １０ ８ ５２ ０ ０ ．０ ຫໍສະໝຸດ ０ １ 空间统 计分 析
１ １ 空 间权 重矩 阵 ．
通常定义 一个 二元 对称空间权重矩阵 ｗ 来 表达 个位 置的 空 间区域 的邻 近关 系 ， 其形式如下 ：
１３ 局部 空 间 自相 关 ．
１ ３． 空 间联 系 的 局 部 指 标 （ ＩＡ） ． １ ＬＳ
空间联系的局 部 指标 （ ｏａ ｎ ｉ ｔｒ ｆＳ ａｉ ｓｏｉｉｎ Ｌ ｃｌ ｄｃ ｏｓ ｐ ｔ ｌ ｓｃ ｔ ， Ｉ ａ ｏ ａＡ ａｏ 缩写 为 Ｌ Ｓ 满足两个条件 ： ） ＩＡ） １ 每个 区域单元 的 Ｌ Ｓ 是描述该 ＩＡ， 区域 单元 周围显著的相似值 区域单元 之 间空 间集 聚程度 的指标 ； ２ 所有 区域 单 元 Ｌ Ｓ 的 总 和与 全局 的空 间联 系指 标成 比例 。 ） ＩＡ
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
•
ArcGIS For Flex 在线资源
-
•
ArcGIS For Microsoft Silverlight-WPF 在线资源
-
/arcgis-api-silverlightwpf
/arcgis-api-javascript / /
•
ArcGIS For Javascript 在线资源
-
•
Python
-
•
NumPy
-
欢迎移步到体验区 体验炫彩GIS世界
ArcGIS地统计分析方法的应用
Esri 中国（北京）有限公司 刘卓颖
空间统计功能的应用
Esri中国（北京）有限公司 韩源萌
主要内容
ArcGIS空间统计概述
ArcGIS空间统计理论
• • •
量化空间关系，探索空间分布规律 呈现间接存在，分析评估影响因素 结合统计理论，提供可靠决策支持
空间统计分析模块
• • • •
分析模式工具集 度量地理分布工具集 空间关系建模工具集 聚类分布制图工具集
•
以空间中k个点为中心进行 聚类，对最靠近他们的对象 归类。通过迭代的方法，逐 次更新各聚类中心的值，直 至得到最好的聚类结果。
K-means
点聚类（分区）
•
集群点位置：
-
空间接近
-
属性值（包括时间）
空间统计与R
空间统计与Web应用程序
GIS 服务器
•
地理处理服务（ Geoprocessing Service ）
增量空间自相关
R Project
• •
免费的语言和环境 统计计算图形处理
聚类方法
个数 聚类方法 个数 聚类方法 2 3 14 16383 4 15 16 65535 6 63 18 8 255 20 10 1023 22 4194303 12 4095 24 16777215
262143 1048575
分布特征
中心要素
•
分析要素分布的集中趋势和分散趋势
分布特征
中心要素
•
分析要素分布的集中趋势和分散趋势
方向分布
分布特征
中心要素
•
分析要素分布的集中趋势和分散趋势
方向分布
线性方向平均值
分布特征
中心要素
•
分析要素分布的集中趋势和分散趋势
方向分布
平均中心 线性方向平均值
分布特征
中心要素
•
分析要素分布的集中趋势和分散趋势
方向分布
标准距离 平均中心 线性方向平均值
空间分布模式
•
全局统计用以从总体上判断要素的分布状态（集聚、分 散）
•
局部统计能够识别要素聚类或分散的位置和程度（热点、 冷点）
空间分布模式
平均最近的相邻要素
•
全局统计用以从总体上判断要素的分布状态（集聚、分 散）
•
局部统计能够识别要素聚类或分散的位置和程度（热点、 冷点）
空间关系建模
• •
对要素位置关系的建模 基于位置对要素属性之间关系的建模
-
空间回归在经典统计回归分析中考虑了空间自相关性，通过 空间关系把属性数据与空间位置关系结合起来
空间关系建模
中心城区预警区划图
• •
对要素位置关系的建模
-
中心城区繁荣情况定性分类
基于位置对要素属性之间关系的建模
空间回归在经典统计回归分析中考虑了空间自相关性，通过 空间关系把属性数据与空间位置关系结合起来
发布
应用
任务
任务
动态热点分析
GIS 服务器
Web
FeatureSet 热 点 分 析
GPResultImageLayer
…
…
热点分析
自然邻近法 重分类
转为整型
栅格转面
更多空间统计资源
空间统计学习资源
•
空间统计官网
-
/spatialstats
•
热点分析练习
-
/gallery/file/geoprocessing/details ?entryID=61616621-1422-2418-7F38-E95299E68799
•
回归分析练习
-
/gallery/file/geoprocessing/details ?entryID=8901F5BD-1422-2418-88FE-592BA3458CAF
•
R-Project
-
/index.html
/
•
Rpy and RPy2
-
其他学习资源
•
Geoprocessing 服务
-
帮助文档Geoprocessing/Geoprocessing with ArcGIS Server /arcgis-api-flex
空间分布模式
平均最近的相邻要素 热点分析
•
全局统计用以从总体上判断要素的分布状态（集聚、分 散）
•
局部统计能够识别要素聚类或分散的位置和程度（热点、 冷点）
空间分布模式
平均最近的相邻要素 热点分析
•
全局统计用以从总体上判断要素的分布状态（集聚、分 散）
空间自相关
•
局部统计能够识别要素聚类或分散的位置和程度（热点、 冷点）
OLS模型预警区热度预测
空间统计综合应用
空间统计与Model Builder
•
ModelBuilder是可视化编程环境，通过对现有工具的组合完成 新模型或软件的制作。
GP工具制作流程
空间统计与犯罪分析
事件收集-网络权重-热点分析
空间统计与Python
桌面
脚本工具
Python 窗口
独立脚本: IDE, Command Line, Scheduled Task