➢z 得分和 p 值结果是统计显著性的量度，用来判断是否拒 绝零假设。对于“平均最近邻”统计，零假设指明要素是 随机分布的。
➢“最近邻指数”的表示方式是“平均观测距离”与“预 期平均距离”的比率。预期平均距离是假设随机分布中的 邻域间的平均距离。如果指数小于 1，所表现的模式为聚 类；如果指数大于 1，则所表现的模式趋向于离散或竞争。 ➢平均最近邻方法对“面积”值非常敏感（面积参数值的 细微变化都能导致结果产生巨大变化）。因此，“平均最 近邻”工具最适用于对固定研究区域中不同的要素进行比 较。可对研究区域面使用“计算面积”工具以获得面积参 数值。
冷点）和空间异常值。 ➢评估聚类或分散的总体模式。 ➢对空间关系建模。
1.1汇总关键特征
大家学习辛苦了，还是要坚持
继续保持安静
1.2标识具有统计显著性的聚类
1.3评估整体空间模式
1.4关系建模
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 2.“空间统计”分析工具
• 空间统计工具箱包含一系列用于分析空间分 布、模式、过程和关系的统计工具。尽管空 间统计和非空间统计（传统统计方法）在概 念和目标方面可能存在某些相似性，但空间 统计具有其固有的独特性，因为它们是专门 为处理地理数据而开发的。与传统的非空间 统计分析方法不同，空间统计方法是将地理 空间（邻域、区域、连通性和/或其他空间关 系）直接融入到数学逻辑中。
2.2.2 高/低聚类(Getis-Ord
General G)
➢输入字段应包含多种非负 值。如果输入字
段包含负值，将显示错误消息。此外，此统 计数学方法要求待分析的变量存在一定程度 的变化；如，如果所有输入都是 1 便无法求 解。如果要使用此工具分析事件数据的空间 模式，应考虑聚合事件数据。 ➢z 得分和 p 值是统计显著性的量度，用来判 断是否拒绝零假设。对于此工具，零假设表 示与要素相关的值随机分布。
2.“空间统计”分析工具
• “分析模式”工具集中的工具都采用推论 式统计，它们以零假设为起点，假设要素 或与要素相关的值都表现成空间随机模式。 然后它们再计算出一个 p 值用来表示零假 设的正确概率（观测到的模式只不过是完 整空间随机性的许多可能版本之一）。在 制定特定决策时可能需要高置信度的数据， 这时，计算概率就可能很重要。
➢ 启用以图形方式显示结果参数可以创建汇总工具结果的折线图。预 期结果以蓝线表示，而观测结果则以红线表示。观测线在预期线之 上表明数据集在该距离内表现为聚类。观测线在预期线之下表明数 据集在该距离内表现为离散。折线图以图层方式创建。
2.2.3 多距离空间聚类分析(Ripley's K
函数)
➢ 工具输出是一个包含以下字段的表：ExpectedK 和 ObservedK 分 别包含 K 预期值和 K 观测值。DiffK 字段包含 K 观测值与 K 预 期值的差值。如果指定了置信区间选项，则附加字段 LwConfEnv 和 HiConfEnv 也将包含在输出表中。这些字段包含工具的每个迭 代（由距离段数量参数指定）的置信区间信息。K 函数还可以创建 图层汇总结果。
➢ 如果特定距离的 K 观测值大于 K 预期值，则与该距离（分析规模） 的随机分布相比，该分布的聚类程度更高。如果 K 观测值小于 K 预期值，则与该距离的随机分布相比，该分布的离散程度更高。如 果 K 观测值大于 HiConfEnv 值，则该距离的空间聚类具有统计学 上的显著性。如果 K 观测值小于 LwConfEnv 值，则该距离的空间 离散具有统计学上的显著性。
ARCGIS空间统计分析 PPT
空间统计工具功能
ARCGIS“空间统计”工具箱概述
• 注意: ARCGIS“空间统计”工具箱,只 要分析中涉及距离（对于空间统计总 是如此），就应使用 投影坐标系（而 不是基于度、分、秒的 地理坐标系） 对数据进行 投影。
1.ARCGIS空间统计任务
➢汇总某分布模式的关键特征。 ➢标识具有统计显著性的空间聚类（热点/
• 确定要素（或与要素相关联的值）是否显示某一距离范围内统 计意义显著的聚类或离散。
2.2.3 多距离空间聚类分析(Ripley's K 函数)
• 确定要素（或与要素相关联的值）是否显示某一距离范围内统 计意义显著的聚类或离散。
2.2.3 多距离空间聚类分析(Ripley's K
函数)
➢ 工具输出是一个包含以下字段的表：ExpectedK 和 ObservedK 分 别包含 K 预期值和 K 观测值。DiffK 字段包含 K 观测值与 K 预 期值的差值。如果指定了置信区间选项，则附加字段 LwConfEnv 和 HiConfEnv 也将包含在输出表中。这些字段包含工具的每个迭 代（由距离段数量参数指定）的置信区间信息。K 函数还可以创建 图层汇总结果。
➢ 如果特定距离的 K 观测值大于 K 预期值，则与该距离（分析规模） 的随机分布相比，该分布的聚类程度更高。如果 K 观测值小于 K 预期值，则与该距离的随机分布相比，该分布的离散程度更高。如 果 K 观测值大于 HiConfEnv 值，则该距离的空间聚类具有统计学 上的显著性。如果 K 观测值小于 LwConfEnv 值，则该距离的空间 离散具有统计学上的显著性。
2.1“分析模式”工具集
2.2“分析模式”工具中各方法的工作原理 （计算方法）与结果分析
2. 2. 1.
平 均 最 近 邻 的 计 算
2.2.1 平均最近的相邻要素
“平均最近邻”工具将返回五个值：平均观 测距离、预期平均距离、最近邻指数、z 得 分和 p 值。
2.2.1 平均最近的相邻要素
2.2.2高/低聚类(Getis-Ord General G) 的计算
2.2.2高/低聚类(Getis-Ord General G) 的 计算
2.2.2高/低聚类(Getis-Ord General G) 的 计算
2.2.2高/低聚类(Getis-Ord General G)
“高/低聚类”工具可返回 5 个值： General G 观测值、General G 期望 值、方差、z 得分及 p 值。
2.2.2 高/低聚类(Getis-Ord General G)
“高/低聚类”工具可返回 5 个值： General G 观测值、General G 期望 值、方差、z 得分及 p 值。
2.2.3多距离空间聚类分析（Ripley's K 函数）的 计算
2.2.3 多距离空间聚类分析(Ripley's K 函 数)