Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
Методы преобразования данных можно использовать для того, чтобы сделать дисперсию более постоянной на исследуемой территории и приблизить распределение данных к нормальному. В разделе Что такое преобразования и тренды приведены более подробные сведения о преобразовании данных в ArcGIS Geostatistical Analyst Extension.
Используйте инструменты Нормальный график КК (Histogram Normal QQ Plot) и Карта Вороного (Voronoi Map) в Исследовательском анализе пространственных данных (Exploratory Spatial Data Analysis), чтобы узнать, как различные методы преобразования влияют на распределение данных. В разделе Преобразования по методу Box-Cox, арксинуса и логарифмическое подробно описаны эти методы преобразования.
Помните, что для некоторых геостатистических методов требуются данные с нормальным распределением значений. (квантильные и вероятностные карты, созданные с помощью ординарного, простого и универсального кригинга, а также любая карта, созданная с помощью дизъюнктивного кригинга и инструмента геообработки Геостатистическое моделирование Гаусса (Gaussian Geostatistical Simulations)).
- В окне выбора методов обработки данных Мастера операций геостатистики (Geostatistical Wizard) в разделе Геостатистические методы (Geostatistical Methods) выберите пункт Кригинг/кокригинг (Kriging/CoKriging).
- Щёлкните на кнопке Далее (Next).
- Выберите требуемый метод преобразования в раскрывающемся меню Тип преобразования (Transformation Type) для каждого набора данных, к которому нужно применить преобразование.
- Щёлкните на Далее (Next).
- Выполните оставшиеся шаги Мастера операций геостатистики (Geostatistical Wizard), чтобы создать поверхность.
Чтобы решить, какой тип преобразования лучше всего подходит для данных, перейдите к разделу Исследовать данные (Explore Data) панели инструментов Geostatistical и выберите опцию Гистограмма (Histogram). Используйте раздел Преобразование (Transformation) интерфейса, чтобы отобразить гистограмму после применения к данным различных преобразований. Выберите преобразование, которое максимально приближает распределение значений данных к нормальному.