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点数据集描述性空间统计之六——方向分布统计（标准差椭圆）（Standard DeviationalEllipse)原理及python实现1.原理在上一篇圆概率误差统计中（详见：【空间分析之五】点数据集圆概率误差统计CEP（Circle Error Probable ) - ganquan78的博客 - 优快云博客），我们实现了对点数据集点X坐标、Y坐标以及距离的标准差计算，求出了以平均中心为...

点数据集描述性空间统计之五——圆概率误差统计CEP（Circle Error Probable )原理及python实现1.原理一个点数据集，以平均中心为中心，以圆概率误差（CEP）为半径画个圆，那么该点数据集中的点有50%将落入到圆中。2.算法1）设点数据集的平均中心的X值和Y值分别为：X‾和Y‾\overline{X} 和 \overline{Y} X和Y2）点数据集所有点的X坐标...

点数据集描述性空间统计之四——最小距离中心统计（Center of Minimum Distance）原理及python实现1.原理最小距离中心，是指求出一个点，这个点到其他所有点的距离之和最小。2.算法求解最小距离中心目前采用的是迭代的算法。根据(Kuhn and Kuenne,1962; Burt and Barber, 1996;）基本步骤为：1） 首先求出点数据集的权重平均中心...

点数据集描述性空间统计之三——中位数中心统计（Median Mean Center）原理及python实现1.原理中位数在统计学中是指在一个样本中，有一半的数比中位数大，一半的数比中位数小。一个点数据集的中位数中心，是分别求出点数据集中所有点的X值及Y值的中位数，即为这个点集的中位数中心的X值，Y值。2.公式Xmdn={X(n+1)/2,n%2<>0(X(n/2)+X(n/2+...

点数据集描述性空间统计之二加权平均中心统计（weighed Mean Center）原理及python实现1.原理一个点数据集中，例如每个点所处的小区人口有多有少，或则到某个固定地点的距离有长有短，考虑这些权重因素的情况下，求得的点数据集的平均中心，就是权重平均中心。2.公式X‾=∑i=1NWiXi∑i=1NWi \overline{X}= \dfrac{\sum_{i=1}^{N}W_{...

点数据集空间统计之平均中心统计（Mean Center）本统计方法适用于空间点数据集，例如在犯罪统计中，每一类犯罪类型发生的位置数据。平均中心就是求出所有点X、Y的平均值。所有点的X值或Y值与平均中心的X值或Y值的差值和为0,类似于重心的概念。1.公式X‾=∑i=1NXiN \overline{X}=\sum_{i=1}^{N} \dfrac{X_{i}}{N} X=i=1∑N​NXi​​...