Résumé
Mesure le degré auquel les entités sont concentrées ou dispersées autour du centre moyen géométrique.
Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l'outil Distance standard
Illustration
Utilisation
La distance standard est une statistique utile, puisqu'elle fournit une mesure synthétique unique de la distribution des entités autour de leur centre (de la même façon que l'écart type mesure la distribution des valeurs de données autour de la moyenne statistique).
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L'outil Distance standard crée une nouvelle classe d'entités qui contient un polygone circulaire centré sur le centre moyen pour chaque cas. Le rayon de chaque polygone circulaire est égal à la distance standard. La valeur attributaire de chaque polygone circulaire est sa valeur de distance standard.
Le paramètre Case Field (Champ de récapitulation) permet de regrouper des entités avant l’analyse. Lorsque le paramètre Case Field (Champ de récapitulation) est spécifié, les entités en entrée sont groupées en premier selon les valeurs du champ de récapitulation. Un cercle de distance standard est ensuite calculé pour chaque groupe. Le champ de récapitulation peut être un entier, une date ou un type de chaîne et apparaît sous forme d’attribut dans Output Standard Distance Feature Class (Classe d’entités de distance standard en sortie). Les enregistrements avec la valeur NULL pour le champ de récapitulation sont exclus de l'analyse.
Le calcul de la distance standard peut se fonder sur le paramètre Weight Field (Champ de pondération) facultatif (pour obtenir la distance standard d’entreprises pondérées par nombre d’employés, par exemple). Le champ de pondération doit être numérique.
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Lorsque le modèle spatial sous-jacent des entités est concentré vers le centre avec un nombre réduit d’entités vers la périphérie (suivant une distribution Rayleigh), une taille de cercle d’un écart type recouvre approximativement 63 pour cent des entités, une taille de cercle de deux écarts types contient approximativement 98 pour cent des entités et une taille de cercle de trois écarts types recouvre approximativement 99 pour cent des entités en deux dimensions.
Cet outil nécessite des données projetées pour mesurer précisément les distances.
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Pour les entités linéaires et surfaciques, les centroïdes d'entité sont utilisés dans les calculs de distance. Pour les multi-points, les polylignes ou les polygones comprenant plusieurs parties, le centroïde est calculé à l'aide du centre moyen pondéré de toutes les parties d'entité. La pondération pour les entités ponctuelles est de 1 ; pour les entités linéaires, elle correspond à la longueur et pour les entités surfaciques, à la superficie.
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Les couches peuvent permettre de définir la classe d'entités en entrée. Lorsque vous utilisez une couche avec une sélection, seules les entités sélectionnées sont comprises dans l'analyse.
Syntaxe
StandardDistance(Input_Feature_Class, Output_Standard_Distance_Feature_Class, Circle_Size, {Weight_Field}, {Case_Field})
Paramètre | Explication | Type de données |
Input_Feature_Class | Classe d'entités contenant une distribution d'entités pour lesquelles la distance standard est calculée. | Feature Layer |
Output_Standard_Distance_Feature_Class | Classe d'entités surfaciques qui contiendra un polygone circulaire pour chaque centre en entrée. Ces polygones circulaires représentent graphiquement la distance standard à chaque point central. | Feature Class |
Circle_Size | Taille des cercles en sortie dans les écarts types. La taille des cercles par défaut est 1 ; les choix possibles sont 1, 2 ou 3 écarts types.
| String |
Weight_Field (Facultatif) | Champ numérique permettant de pondérer les emplacements en fonction de leur importance relative. | Field |
Case_Field (Facultatif) | Champ permettant de grouper des entités pour des calculs de distance standard distincts. Ce champ de récapitulation peut être de type entier, date ou chaîne. | Field |
Exemple de code
Exemple d’utilisation de l’outil StandardDistance (fenêtre Python)
Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil StandardDistance.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.StandardDistance_stats("AutoTheft.shp", "auto_theft_SD.shp", "1_STANDARD_DEVIATION")
Exemple 2 d'utilisation de l'outil StandardDistance (script autonome)
Le script Python autonome ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil StandardDistance.
# Measure the geographic distribution of auto thefts
# Import system modules
import arcpy
# Local variables...
workspace = "C:/data"
locations = "AutoTheft.shp"
links = "AutoTheft_links.shp"
standardDistance = "auto_theft_SD.shp"
stardardEllipse = "auto_theft_SE.shp"
linearDirectMean = "auto_theft_LDM.shp"
# Set the workspace (to avoid having to type in the full path to the data every time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Process: Standard Distance of auto theft locations...
arcpy.StandardDistance_stats(locations, standardDistance, "1_STANDARD_DEVIATION")
# Process: Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) of auto theft locations...
arcpy.DirectionalDistribution_stats(locations, standardEllipse, "1_STANDARD_DEVIATION")
# Process: Linear Directional Mean of auto thefts...
arcpy.DirectionalMean_stats(links, linearDirectMean, "DIRECTION")
Environnements
Informations de licence
- Basic: Oui
- Standard: Oui
- Advanced: Oui