空间统计工具箱包含一系列用于分析空间分布、模式、过程和关系的统计工具。尽管空间统计和非空间统计（传统统计方法）在概念和目标方面可能存在某些相似性，但空间统计具有其固有的独特性，因为它们是专门为处理地理数据而开发的。与传统的非空间统计分析方法不同，空间统计方法是将地理空间（邻域、区域、连通性和/或其他空间关系）直接融入到数学逻辑中。
您可以使用“空间统计”工具箱中的工具对空间分布的显著特征进行汇总（例如，确定平均中心或总体方向趋势）、识别具有统计显著性的空间聚类（热点/冷点）或空间异常值、评估聚类或离散的总体模式、根据属性相似性对要素进行分组、确定合适的分析尺度以及探究空间关系。此外，对于那些使用 Python 编写的工具，工具箱下也提供了源代码，以便于您学习、修改、扩展和/或与他人共享这些工具或其他分析工具。
| 工具集 | 说明 |
|---|---|
这些工具可用于评估要素（或与要素关联的值）是形成一个聚类空间模式、离散空间模式还是随机空间模式。 | |
这些工具可用于识别具有统计显著性的热点、冷点或空间异常值。还有多种工具用于识别或分组具有类似特征的要素。 | |
这些工具可以解决以下类型的问题：中心在哪里？形状和方向如何？要素如何分散布局？ | |
这些工具可利用回归分析来建立数据关系模型，也可以构建空间权重矩阵。 | |
这些工具有助于渲染分析结果。 | |
这些实用工具可执行多种功能：计算面积、评估最小距离、导出变量和几何、转换空间权重文件和采集重合点。 |
其他资源：
www.esriurl.com/spatialstats 中包含了“空间统计”工具使用方法方面的所有可用资源的最新列表，包括：
- 教程
- 视频
- 免费 Web 研讨会
- 书籍、文章和白皮书
- 示例脚本和案例研究