استيفاء النقاط

استيفاء النقاط


تسمح أداة استيفاء النقاط بتوقع القيم الموجودة في المواقع الجديدة استنادًا إلى القياسات التي تم الحصول عليها من مجموعة النقاط. تحصل هذه الأداة على البيانات النقطية مع القيم في كل نقطة وتقوم بإرجاع المناطق المُصنفة من قيم القيم المُتوقعة.على سبيل المثال

اختر طبقة النقاط التي تشمل المواقع ذات القيم المعروفة


طبقة المناطق المستخدمة كأساس للاستنتاج.

بالإضافة إلى اختيار الطبقة من الخريطة، يمكنك تحديد اختيار طبقة تحليل أطلس الحي أو اختيار طبقة التحليل الموجودة أسفل القائمة المنسدلة. يفتح المعرض الحالي الذي يحتوي على مجموعة من الطبقات المفيدة للعديد من عمليات التحليل.

اختيار الحقل للتداخل


اختيار الحقل المتضمن للقيم التي ترغب في استيفائها.

التحسين لـ


اختيار الأفضلية لدقة السرعة المضادة.المزيد من التوقعات الدقيقة تحتاج وقت أطول لحسابها.

أخطاء التوقع الناتجة


عند التحقق منها، سيتم إنشاء طبقة الأخطاء القياسية لتوقعات الاستيفاء. سيكون اسم الطبقة الناتجة هو اسم طبقة النتيجة مع إلحاق 'الأخطاء'.

تعتبر الأخطاء القياسية مفيدة وذلك لأنها تُوفر معلومات متعلقة بثقة القيم المُتوقعة.الدور البسيط لعنصر التحكم المُصغر هو وقوع القيمة الصحيحة داخل اثنان من الأخطاء القياسية للقيم المُتوقعة 95 في المئة من إجمالي الوقت.مثال، اقترح موقع جديد يحصل على قيمة مُتوقعة من 50 مع خطأ قياسي من 5. هذا يعني أن التخمين الأفضل للأداة والقيمة الصحيحة في هذا الموقع هو 50، لكن يُمكن أن تكون أقل من 40 أو أعلى من 60. لحساب نطاق القيم المناسبة اضرب الخطأ القياسي في 2 وأضف هذه القيمة إلى القيمة المُتوقعة للحصول على الحد الأعلى من النطاق واطرحه من القيمة المُتوقعة للحصول على النهاية الأقل من النطاق.

التصنيف بواسطة


اختيار كيفية تصنيف القيم المُتوقعة داخل المناطق.

  • الفواصل الهندسية - المناطق المستندة إلى فواصل التصنيف والتي بها سلاسل هندسية. تُؤكد هذه الطريقة على أن لكل نطاق نفس عدد القيم داخل كل تصنيف وكذلك تناسق التغيير بين الفواصل.
  • الفواصل المتساوية - يتم إنشاء المناطق مثل الموجودة داخل نطاق القيم المُتوقعة والمساوية لكل منطقة.
  • المنقطة المتساوية- يتم إنشاء المناطق مثل التي تساوي عدد قيم البيانات في كل منطقة.مثال، إذا كان للبيانات قيم كثافة مرتفعة عن القيم الصغيرة، سيتم إنشاء المزيد من المناطق للقيم الأكبر.
  • يدويًا - يسمح هذا الخيار بتعريف نطاق قيم المناطق.سيتم إدخال هذه القيم في معلمات قيم فواصل التصنيف الموضحة أدناه.

عدد التصنيفات


يُحدد عدد التصنيفات (نطاق القيم المتوقعة) في طبقة النتائج.يُعرف كل تصنيف حدود المناطق.سيتم تحديد قيم هذه التصنيفات بواسطة معلمة تصنيف بواسطة أعلاه.

قيم فواصل التصنيف


أدخل قيم فاصل التصنيفات المفصولة بفواصل.مثال، إذا كنت ترغب في الحصول على فواصل التصنيف للقيم 1.5 و3 و7 وأدخل 1.5 3 7. ستقوم تلك القيم بتعريف الحد الأقصى لكل فئة، حيث يتساوى عدد الفئات مع عدد القيم المُدخلة.لن يتم إنشاء المناطق التي تحتوي على قيم متوقعة فوق أكبر قيمة فاصل مُدخلة.يتعين أدخال قيمتان على الأقل وليس أكثر من 32.

قص النواتج


يُحدد إما رسم الطبقة أو توفيرها المنطقة حيث ترغب في رسم النتائج.مثال، عند استيفاء قياسات تلوث البحيرة، سيصبح بالإمكان استخدام حدود البحيرة في هذه المعلمات وسيتم رسم النواتج فقط داخل حدود البحيرة.

تنبؤ هذه المواقع


يُحدد إما رسم الطبقة أو توفيرها مواقع النقاط لحساب قيم التوقع.يسمح هذا بعمل توقعات في مواقع اهتمام محددة.مثال، إذا كانت الطبقة المدخلة تُمثل قياسات مستويات التلوث، سيصبح بالإمكان استخدام هذه المعلمات لتوقع مستويات تلوث المواقع ذات الكثافة السكانية الأعلى، مثل المدارس والمستشفيات. يمكن بعد ذلك استخدام المعلومات لتقديم التوصيات الصحية في هذه المواقع.

عند التطبيق، ستقوم هذه الأداة بإنتاج طبقة من التوقعات في المواقع المُحددة.سيصبح اسم الطبقة الناتجة هو اسم طبقة النتيجة مع إلحاق 'النقاط'.

اسم طبقة النتيجة


هذا هو اسم الطبقة الذي سيتم إنشاؤه في محتوياتي وإضافتها للخريطة. يستند الاسم الافتراضي إلى اسم الأداة واسم الطبقة المدخلة. إذا وُجدت الطبقة بالفعل، سيطلب منك كتابة اسم آخر.

عند استخدام مربع السهم المنسدل حفظ النتائج في يمكن تحديد اسم المجلد في المحتويات حيث يتم حفظ النتائج.