概要
幾何的な平均中心に対してフィーチャが集中または分散している度合いを計測します。
図
使用法
標準距離は、中心に対するフィーチャの分布をまとめた尺度となる便利な統計値です (標準偏差が統計的平均値に対するデータ値の分布の尺度になるのと似ています)。
-
[標準距離の算出 (Standard Distance)] ツールは、各ケースの平均値を中心とした円ポリゴンを含む新しいフィーチャクラスを作成します。円ポリゴンはそれぞれ、標準距離と値が等しい半径で描画されます。円ポリゴンそれぞれの属性値は、標準距離の値です。
分析に先立って、[ケース フィールド] パラメーターを使用してフィーチャをグループ化します。[ケース フィールド] を指定した場合、ケース フィールドの値に基づいて、まず入力ライン フィーチャがグループ化されます。次に、そのグループごとに標準距離の円が算出されます。ケース フィールドは、整数型、日付型、または文字列型で、出力標準距離フィーチャクラスでは属性として表示されます。[ケース フィールド] に NULL 値を持つレコードは、分析から除外されます。
標準距離は、オプションの [加重フィールド] パラメーターに基づいて計算することもできます (たとえば、従業員数を加重として会社の標準距離を計算するなど)。[加重フィールド] の値は数値でなければなりません。
-
フィーチャの空間パターンが中心に向かって集中しており、周囲に近づくにつれてフィーチャが少なくなる場合 (レーリー分布) は、1 標準偏差円サイズでフィーチャの約 63 パーセントがカバーされ、2 標準偏差円サイズでフィーチャの約 98 パーセントがカバーされ、3 標準偏差円サイズで 2 次元のフィーチャの約 99 パーセントがカバーされます。
このツールには、距離を正確に測定するために投影データが必要です。
-
ライン フィーチャとポリゴン フィーチャの場合は、距離の計算にフィーチャの重心が使用されます。マルチポイント、ポリライン、または複数のパートを持つポリゴンの場合は、すべてのフィーチャ パートの加重平均中心を使用して重心が計算されます。加重は、ポイント フィーチャの場合は 1、ライン フィーチャの場合は長さ、ポリゴン フィーチャの場合は面積です。
-
マップ レイヤーを使用して、入力フィーチャクラスを指定できます。解析対象として指定したレイヤーの中で何らかのフィーチャが選択されている場合、選択されているフィーチャだけが解析の対象となります。
構文
StandardDistance(Input_Feature_Class, Output_Standard_Distance_Feature_Class, Circle_Size, {Weight_Field}, {Case_Field})
パラメーター | 説明 | データ タイプ |
Input_Feature_Class | 標準距離を計算するフィーチャの分布を含むフィーチャクラスです。 | Feature Layer |
Output_Standard_Distance_Feature_Class | 各入力中心の円ポリゴンを含むポリゴン フィーチャクラスです。この円ポリゴンは、各中心点からの標準距離をグラフィカルに示します。 | Feature Class |
Circle_Size | 標準偏差の数で示した出力円のサイズです。デフォルトの円サイズは 1 です。有効な標準偏差の数は 1、2、または 3 です。
| String |
Weight_Field (オプション) | 相対的重要性に応じて位置にウェイトを付けるために使用される数値フィールドです。 | Field |
Case_Field (オプション) | フィーチャをグループ分けして別々に標準距離を計算するときに使用されるフィールドです。ケース フィールドは、整数型、日付型、または文字列型です。 | Field |
コードのサンプル
StandardDistance (標準距離の算出) の例 1 (Python ウィンドウ)
次の Python ウィンドウ スクリプトは、StandardDistance ツールの使用方法を示しています。
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.StandardDistance_stats("AutoTheft.shp", "auto_theft_SD.shp", "1_STANDARD_DEVIATION")
StandardDistance (標準距離の算出) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)
次のスタンドアロン Python スクリプトは、StandardDistance ツールの使用方法を示しています。
# 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")
環境
ライセンス情報
- Basic: はい
- Standard: はい
- Advanced: はい