探索性數(shù)據(jù)分析

探索性數(shù)據(jù)分析地理信息系統(tǒng)應(yīng)用GeographicInformationSystemApplication目錄CONTENTS探索性數(shù)據(jù)分析概述尋找數(shù)據(jù)的離群值檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布01020304全局趨勢(shì)分析05空間自相關(guān)與空間關(guān)系建模探索性數(shù)據(jù)分析概述01探索性數(shù)據(jù)分析概述探索性數(shù)據(jù)分析(ExploratorySpatialDataAnalysis,ESDA)以空間關(guān)聯(lián)測(cè)度為核心旨在描述空間數(shù)據(jù)的空間分布特征發(fā)現(xiàn)離群值，揭示空間聯(lián)系的結(jié)構(gòu)給出空間異質(zhì)性的形式，從而引導(dǎo)建模首先分離出數(shù)據(jù)的模式和特點(diǎn)再根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的模型還可以用來揭示數(shù)據(jù)對(duì)于常見模型的意想不到的偏離探索性方法既要靈活適應(yīng)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)要對(duì)后續(xù)分析步驟揭示的模式靈活反應(yīng)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布02檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布在空間統(tǒng)計(jì)的分析中，許多統(tǒng)計(jì)分析模型，都是建立在平穩(wěn)假設(shè)的基礎(chǔ)上，這種假設(shè)在一定程度上要求所有數(shù)據(jù)值具有相同的變異性另外，一些克里金插值（如普通克里金法、簡(jiǎn)單克里金法和泛克里金法等）都假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布如果數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，需要進(jìn)行一定的數(shù)據(jù)變換，從而使其服從正態(tài)分布在進(jìn)行地統(tǒng)計(jì)分析前，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分布特征，了解和認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)具有非常重要的意義數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)可以通過直方圖和正態(tài)QQPlot分布圖完成如果數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，數(shù)據(jù)的直方圖應(yīng)該呈鐘形曲線在正態(tài)QQPlot圖中，數(shù)據(jù)的分布近似成為一條直線尋找數(shù)據(jù)的離群值03尋找數(shù)據(jù)的離群值全局離群值指對(duì)于數(shù)據(jù)集中所有點(diǎn)來講，具有很高或很低的值的觀測(cè)樣點(diǎn)局部離群值指對(duì)于整個(gè)數(shù)據(jù)集來講，觀測(cè)樣點(diǎn)的值處于正常范圍，但與其相鄰測(cè)量點(diǎn)比較，它又偏高或偏低離群點(diǎn)的出現(xiàn)有可能就是真實(shí)異常值，也可能是由于不正確的測(cè)量或記錄引起的如果離群值是真實(shí)異常值，這個(gè)點(diǎn)可能就是研究和理解這個(gè)現(xiàn)象的最重要的點(diǎn)反之，如果它是由于測(cè)量或數(shù)據(jù)輸入的明顯錯(cuò)誤引起的，在生成表面之前，它們就需要改正或剔除對(duì)于預(yù)測(cè)表面，離群值可能影響半變異建模和鄰域分析的取值尋找數(shù)據(jù)的離群值離群值的尋找方式1利用直方圖查找離群值2用半異/協(xié)方差函數(shù)云圖識(shí)別離群值空間分類3用Voronoi圖查找局部離群值全局趨勢(shì)分析04全局趨勢(shì)分析趨勢(shì)面反映了空間數(shù)據(jù)總體的變化趨勢(shì)，受全局性、大范圍的因素影響如果能夠準(zhǔn)確識(shí)別和量化全局趨勢(shì)，在空間分析統(tǒng)計(jì)建模中就可以方便地剔除全局趨勢(shì)，從而能更準(zhǔn)確地模擬短程隨機(jī)變異空間趨勢(shì)反映了空間物體在空間區(qū)域上變化的主體特征，它主要揭示了空間物體的總體規(guī)律，而忽略局部的變異趨勢(shì)面分析是根據(jù)空間抽樣數(shù)據(jù)，擬合一個(gè)數(shù)學(xué)曲面，用該數(shù)學(xué)曲面來反映空間分布的變化情況。它可分為趨勢(shì)面和偏差兩大部分全局趨勢(shì)分析探測(cè)全局趨勢(shì)的常用方法，準(zhǔn)確地判定趨勢(shì)特征關(guān)鍵在于選擇合適的透視角度。同樣的采樣數(shù)據(jù)，透視角度不同，反映的趨勢(shì)信息也不相同。（a）（b）透視分析空間自相關(guān)與空間關(guān)系建模05空間自相關(guān)與空間關(guān)系建模空間自相關(guān)(spatialautocorrelation)分析全局空間自相關(guān)分析局部空間自相關(guān)分析自相關(guān)分析的結(jié)果可用來解釋和尋找存在的空間聚集性或“焦點(diǎn)”空間自相關(guān)分析需要的空間數(shù)據(jù)類型是點(diǎn)或面數(shù)據(jù)分析的對(duì)象是具有點(diǎn)(面)分布特征的特定屬性空間自相關(guān)與空間關(guān)系建?？臻g自相關(guān)的類型局部自相關(guān)全局自相關(guān)全局空間自相關(guān)用來分析在整個(gè)研究范圍內(nèi)指定的屬性是否具有自相關(guān)性局部空間自相關(guān)用來分析在特定的局部地點(diǎn)指定的屬性是否具有自相關(guān)性具有正自相關(guān)的屬性，其相鄰位置值與當(dāng)前位置的值具有較高的相似性空間自相關(guān)與空間關(guān)系建模二元對(duì)稱的空間權(quán)重矩陣Wn×n來表達(dá)

空間權(quán)重矩陣空間數(shù)據(jù)中隱含的拓?fù)湫畔⑻峁┝丝臻g鄰近的基本度量，這通常可通過空間權(quán)重矩陣研究空間自相關(guān)的基本前提之一空間自相關(guān)與空間關(guān)系建模Moran’sI（莫蘭指數(shù)）包括全程和局部?jī)蓚€(gè)參數(shù)，用來分析空間的相關(guān)性。I值越大，表明正的空間相關(guān)性越強(qiáng)。對(duì)于全程空間自相關(guān)，Moran’sI定義是：對(duì)于局部位置i的空間自相關(guān)，Moran’sI定義是：空間自相關(guān)與空間關(guān)系建模Moran’sI（莫蘭指數(shù)）原假設(shè)是沒有空間自相關(guān)根據(jù)下面標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量參照正態(tài)分布表可以進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)Moran’sI如果是正的而且顯著，表明具有正的空間相關(guān)性。即在一定范圍內(nèi)各位置的值是相關(guān)的如果是負(fù)值而且顯著的，則具有負(fù)的空間相關(guān)性，數(shù)據(jù)之間反相關(guān)接近于0則表明數(shù)據(jù)的空間分布是隨機(jī)的，沒有空間相關(guān)性顯著性的低值（0和1之間）表明具有正的空間自相關(guān)，顯著性的高值（大于1）表明具有負(fù)的空間自相關(guān)GerayC