ArcGIS Desktop

  • Документация
  • Поддержка

  • My Profile
  • Справка
  • Sign Out
ArcGIS Desktop

ArcGIS Online

Картографическая платформа вашей организации

ArcGIS Desktop

Полноценная профессиональная ГИС

ArcGIS Enterprise

ГИС предприятия

ArcGIS for Developers

Инструменты для встраивания приложений с местоположениями

ArcGIS Solutions

Бесплатные шаблоны карт и приложений для отрасли

ArcGIS Marketplace

Получение приложения и данных для вашей организации.

  • Документация
  • Поддержка
Esri
  • Войти
user
  • Мой профиль
  • Выход

ArcMap

  • На главную
  • Начало работы
  • Карта
  • Анализ
  • Управление данными
  • Инструменты
  • Дополнительные модули

Как работает инструмент Среднее Ближайшее соседство

  • Вычисления
  • Интерпретация
  • Выходные данные
  • Возможности применения
  • Дополнительные ресурсы

Инструмент Среднее ближайшее соседство (Average Nearest Neighbor) измеряет расстояние между центроидом каждого объекта и местоположением центроида его ближайшего соседа. Затем он усредняет все эти расстояния до ближайших соседей. Если среднее расстояние меньше среднего для гипотетического случайного распределения, считается, что такое распределение объектов кластеризуется. Если среднее расстояние меньше среднего для гипотетического случайного распределения, считается, что такое распределение объектов дисперсное. Соотношение Среднего Ближайшего соседства рассчитывается как отношение наблюдаемого среднего расстояния к ожидаемому среднему расстоянию (ожидаемое среднее расстояние рассчитывается для гипотетического случайного распределения с тем же количеством объектов, покрывающих ту же самую общую область).

Вычисления

Расчеты для статистического показателя Среднее ближайшее соседство

Интерпретация

Если Индекс (соотношение среднего ближайшего соседства) меньше 1, тогда наблюдается кластеризация. Если Индекс больше 1, тогда наблюдается тенденция к дисперсности.

Уравнения, применяемые для расчета индекса Среднее Ближайшее соседство (1) и z-оценка (4), основаны на предположении, что измеряемые точки могут располагаться в любом месте в пределах области изучения (например, отсутствуют границы, и все случаи или объекты расположены независимо друг от друга). P-значение – это числовое выражение области, расположенной под кривой, для известного распределения, ограниченного статистическим тестом. См. Что такое z-оценка? Что такое p-значение? для получения дополнительной информации об этих статистических показателях.

Внимание:

z-оценка и p-значение для этих статистических показателей чувствительны к изменениям в области изучения или к изменениям в параметрах области. По этим причинам, только сравнивайте z-оценку и p-значение от данного статистического показателя, когда область изучения фиксирована.

Выходные данные

Инструмент Среднее ближайшее соседство (Average Nearest Neighbor Distance) возвращает результаты вычислений наблюдаемого среднего расстояния (Observed Mean Distance), ожидаемого среднего расстояния (Expected Mean Distance), индекса ближайшего соседства (Nearest Neighbor Index), z-оценки и p-значения. Эти значения доступны в окне результатов и также передаются в качестве производных выходных данных для потенциального использования в моделях и скриптах. Дополнительно, этот инструмент создаст HTML файл с графическим представлением результатов. Двойным щелчком по HTML-файлу в окне Результаты можно открыть HTML-файл в установленном по умолчанию браузере. Если щелкнуть правой кнопкой мыши запись Сообщения в окне Результаты и выбрать Вид, результаты можно будет просмотреть в диалоговом окне Сообщение.

Результаты работы инструмента доступны в окне результатов.

Возможности применения

  • Оценка спорности результатов или территории. Инструмент количественно оценивает или сравнивает пространственное распределение разнообразия видов растений или животных в пределах фиксированной области изучения, сравнивает средние ближайшие расстояния до соседних объектов для различных типов бизнеса в рамках города.
  • Мониторинг изменений во времени. Инструмент оценивает изменения в пространственной кластеризации для одного типа бизнеса в пределах фиксированной области изучения во времени.
  • Сравнение наблюдаемого и контрольного распределений. При анализе древостоя может потребоваться сравнить рисунок областей вырубок для определения того, соответствует ли их кластеризация ожиданиям.

Дополнительные ресурсы

В следующих материалах можно получить подробную информацию об этом инструменте:

Ebdon, David. Statistics in Geography. Blackwell, 1985.

Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2. ESRI Press, 2005.

ArcGIS Desktop

  • На главную
  • Документация
  • Поддержка

ArcGIS Platform

  • ArcGIS Online
  • ArcGIS Desktop
  • ArcGIS Enterprise
  • ArcGIS for Developers
  • ArcGIS Solutions
  • ArcGIS Marketplace

Об Esri

  • О нас
  • Карьера
  • Блог Esri
  • Конференция пользователей
  • Саммит разработчиков
Esri
Расскажите нам, что вы думаете.
Copyright © 2018 Esri. | Конфиденциальность | Правовая информация