¿Por qué los valores de covarianza son diferentes en R y ArcGIS?

Question

He calculado la covarianza entre 7 rásteres de uso de R y de ArcGIS. Me da resultados diferentes. Cada uno de los tiempos de covarianza de los valores de R son aproximadamente 1.874 veces superior a la de ArcGIS valores.

R - package raster, la función layerStats(stack, 'cov', na.rm=TRUE)

ArcGIS - Banda de la Colección de herramienta de Estadísticas (http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//009z000000q3000000)

¿Por qué la covarianza de los valores son diferentes en R y ArcGIS?

Answer 1

Crear algunos simple prueba de rásteres en R:

> m=matrix(1:9,3,3)
> m2 = matrix(c(9,2,3,4,1,5,6,8,7),3,3)

Entonces podemos trivial calcular la covarianza entre estas matrices:

> cov(c(m),c(m2))
[1] 2.125

y yo apostaría a hacer el cálculo a mano obtendría el mismo resultado. ¿Qué layerStats hacer?

> D = stack(raster(m),raster(m2))

> layerStats(D, "cov", na.rm=TRUE)
$covariance
        layer.1 layer.2
layer.1   7.500   2.125
layer.2   2.125   7.500

Hay la misma 2.125 en la correlación cruzada.

Ahora intenta con un NA:

> m[2,2]=NA
> cov(c(m),c(m2),use="complete.obs")
[1] 2.428571
> D = stack(raster(m),raster(m2))
> layerStats(D, "cov", na.rm=TRUE)
$covariance
         layer.1  layer.2
layer.1 8.571429 2.428571
layer.2 2.428571 7.500000

De nuevo, cov está de acuerdo con layerStats si se elimina el NA de su valor.

Entonces, ¿qué hace ArcGIS hacer en cada una de estas situaciones? Guardar la D, la importación de ArcGIS, y averiguar...

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Los resultados de ArcGIS:

Raster m y m2:

Raster con un NA y m2:

[Ahora, la pregunta es - Qué manera de calcular la covarianza entre los rásteres es correcto?]