6.3 探索性空间数据分析

空间统计
空间统计是对具有空间分布特征数据的统计分析理论与方法。
空间统计：（1）探索性空间数据分析（2）空间点模式分析（3）格网或面状数据空间统计分析（4）地统计分析
探索性数据分析(EDA)的特点：
• 1)对数据总体不作假设;
• 2)假设检验也经常被排除在外。
使用统计图表、图形和统计概括方法对数据的特征进行分析和描述。
EDA技术的核心： “让数据说话”
直方图和茎叶图用于表述数据的分布信息。
茎叶图是一个与直方图类似的工具，茎叶图保留了原始资料的信息，直方图则失去了原始数据的信息。
散点图与异常点分析
异常数据或者有着特别的价值，或者会引起错误的结果或判断。
探索性空间数据分析(ESDA)：探索性数据分析(EDA)在空间数据分析(SDA: Spatial Data Analysis)领域的推广。
ESDA = EDA + SDA
ESDA ：
• 概括空间数据的性质;
• 探索空间数据中的模式;
• 产生和地理数据相关的假设;
• 在地图上识别异常数据的分布位置;
• 发现是否存在热点区域(hotspots)。
ESDA通过地理空间(地图表示)和属性空间(数据空间) 的关联分析来凸显空间关系。
动态联系窗口：
• 通过刷新技术将地理空间和属性空间的各种视图组合在一起，
• 是一种交互式探索空间数据的选择、聚集、趋势、分类、
异常识别的工具。
动态联系窗口动态交互技术的特点：
1.在一种信息窗口中点击或选择，其它的信息窗口产生相应的响应，并高亮显示选中的信息。
2.在地图窗口中选择一些地理实体，则地图上选中的部分和属性表中相应的记录都以高亮的方式显示.
GIS软件提供的相关数据分类方法：等间隔、等范围、自然分割法、分位数分类、自定义等。
设计数据分类时必须注意的因素：

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