Si tengo dos punto patrón de distribución dentro de la misma región geográfica, cómo se podría ir sobre visualmente y cuantitativamente la comparación de los dos distribuciones?
Suponga también tengo muchos puntos dentro de una región más pequeña, por lo que la simple visualización de un mapa pin es poco informativo.
Ejemplos o recursos en los cálculos siempre son apreciados.
Como siempre, depende de sus objetivos y la naturaleza de los datos. Para completamente mapeado de datos, una poderosa herramienta es de Ripley L función, un pariente cercano de Ripley K de la función. Muchos de software puede calcular esto. ArcGIS puede hacerlo por ahora; no he comprobado. CrimeStat hace. Para hacer GeoDa y R. Un ejemplo de su uso, con los correspondientes mapas, aparece en
Sinton, D. S. y W. Huber. Mapeo de lunares y su herencia étnica en los Estados unidos. Revista de Geografía, Vol. 106: 41-47. 2007
Aquí está una CrimeStat captura de pantalla de la "L" función de la versión de Ripley K:
La curva azul de los documentos de una muy la distribución no aleatoria de puntos, ya que no se encuentran entre el rojo y el verde de las bandas que rodean a cero, que es donde el trazo azul de la L-función de una distribución aleatoria debe mentir.
Para datos de muestras, depende mucho de la naturaleza de la toma de muestras. Un buen recurso para ello, accesibles para las personas con limitada (pero no totalmente ausente) antecedentes en matemáticas y estadísticas, es Steven Thompson libros de texto en el Muestreo.
Es generalmente el caso de que la mayoría de las comparaciones estadísticas se puede ilustrar gráficamente y todas las comparaciones gráficas corresponden o sugerir un estadístico de la contraparte. Por lo tanto, todas las ideas que obtenga de la literatura estadística se pueda sugerir maneras útiles de mapa o de lo contrario, comparar gráficamente los dos conjuntos de datos.
Nota: el siguiente fue editado siguientes whuber comentario
Puede que desee adoptar un método de Monte Carlo. He aquí un ejemplo simple. Suponga que se desea determinar si la distribución de la delincuencia eventos es estadísticamente similar a la de B, se podría comparar la estadística entre a y B eventos para una distribución empírica de dicha medida al azar reasignados 'marcadores' .
Por ejemplo, dada una distribución de Un (blanco) y B (azul),
de forma aleatoria reasignar las etiquetas a y B para TODOS los puntos en el conjunto de datos combinados. Este es un ejemplo de una sola simulación:
Repetir esto muchas veces (digamos 999 veces), y para cada simulación, calcular un estadístico (media vecino más cercano de la estadística en este ejemplo), utilizando al azar etiquetados puntos. Los fragmentos de código que siga están en R (requiere el uso de la spatstat de la biblioteca).
nn.sim = vector()
P.r = P
for(i in 1:999){
marks(P.r) = sample(P$marks) # Reassign labels at random, point locations don't change
nn.sim[i] = mean(nncross(split(P.r)$A,split(P.r)$B)$dist)
}
A continuación, puede comparar los resultados de forma gráfica (línea vertical roja es el original de estadística),
hist(nn.sim,breaks=30)
abline(v=mean(nncross(split(P)$A,split(P)$B)$dist),col="red")
o numéricamente.
# Compute empirical cumulative distribution
nn.sim.ecdf = ecdf(nn.sim)
# See how the original stat compares to the simulated distribution
nn.sim.ecdf(mean(nncross(split(P)$A,split(P)$B)$dist))
Tenga en cuenta que el promedio de vecino más cercano estadística puede no ser la mejor medida estadística para su problema. Estadísticas tales como la K-función podría ser más revelador (ver whuber la respuesta).
Lo anterior podría ser fácilmente implementado dentro de ArcGIS con Modelbuilder. En un bucle, de forma aleatoria, la reasignación de los valores de atributo para cada punto, a continuación, calcular una estadística espacial. Usted debe ser capaz de contar los resultados en una tabla.
Usted puede ser que desee comprobar hacia fuera CrimeStat.
Según el sitio web:
CrimeStat es un espacio programa de estadísticas para el análisis de la delincuencia las ubicaciones de las incidencias, desarrollado por Ned Levine & Associates, la cual fue financiado por subvenciones del Instituto Nacional de Justicia (subvenciones 1997-IJ-CX-0040, 1999-IJ-CX-0044, 2002-IJ-CX-0007, y 2005-IJ-CX-K037). El programa está basado en Windows y las interfaces con la mayoría de los SIG de escritorio de los programas. El propósito es proporcionar suplementario herramientas estadísticas para ayudar a los organismos policiales y de justicia penal los investigadores en su crimen esfuerzos de mapeo. CrimeStat está siendo utilizado por muchos departamentos de policía de todo el mundo así como por penales la justicia y otros investigadores. La última versión es de 3.3 (CrimeStat III).
Un simple y rápido enfoque podría ser la creación de mapas de calor y una diferencia mapa de los dos mapas de calor. Relacionado: Cómo construir mapas térmicos?
Suponiendo que usted ha revisado la literatura sobre Espaciales de Auto-correlación. ArcGIS tiene varios punto y haga clic en herramientas para hacer esto para usted a través de la caja de herramientas de secuencias de comandos: Herramientas de Estadísticas Espaciales -->el Análisis de los Patrones.
Usted puede trabajar hacia atrás - Encontrar una herramienta y revisar el algoritmo implementado para ver si se ajusta a su situación. He utilizado Moran Índice hace algún tiempo, al investigar la relación espacial en la ocurrencia de los minerales del suelo.
I-Ciencias es una comunidad de estudiantes y amantes de la ciencia en la que puedes resolver tus problemas y dudas.
Puedes consultar las preguntas de otros usuarios, hacer tus propias preguntas o resolver las de los demás.
