（GIS可视化）热点分析原理及实现

1 Z值和P值

1.1 零假设

零假设（null hypothesis），有时候又称原假设，官方的解释是：指进行统计检验时预先建立的假设。

也就是说，你在检验你的结果之前，先对这些结果假设一个数值区间，这个区间一般是符合某种概率分布的情况，如果你的真实结果偏离了你设定的区间，就表示发生了小概率事件。既然有小概率事件，就说明两种可能：1，你的假设有错误；2，出现了异常值。

1.2 P值

p值（P-Value，Probability，Pr），代表的是概率。它是反映某一事件发生的可能性大小。

在空间相关性的分析中，p值表示所观测到的空间模式是由某一随机过程创建而成的概率。

比如你计算出来的p值是1，那就表示你用于计算的这份数据，100%是随机生成的了（当然，不可能是1的，0.5以上就也不得了）。如果是0.1，就表示只有10%的可能性是随机生成的结果。

1.3 Z值

那么z得分，就是标准差的倍数（有正负之分），比如z得分是+2.5，就表示你的数据计算出来，得到的结果是标准差的正2.5倍。反之，如果你算出来的是-2.5,那么就表示你的结果是标准差的负2.5倍。

Z值P值的衡量尺度