(GIS可视化)热点分析原理及实现

本文介绍了GIS中的热点分析原理,包括Z值、P值及其衡量尺度,阐述了Z值与P值的关系以及其在空间相关性分析中的作用。热点分析用于识别统计显著的高值和低值空间聚类,以邯郸市饭店分布为例,展示了如何执行和解释分析结果,揭示了邯郸市的消费水平分布特征。

这里写图片描述

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

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