Leia tulipunktid
Tööriist Leia tulipunktid määrab, kas andmete ruumimustris on statistiliselt olulisi klastreid.
- Kas Teie punktilised nähtused (nt kuritegevuse sündmused, puud, liiklusõnnetused jms) on tõesti klasterdatud? Kuidas saate olla selles kindel?
- Kas olete uurinud statistiliselt olulisi tulipunkte (nt kulutused, imikusuremus püsivalt kõrge skooriga jms) või muutub kaardi sisu vastavalt sümboloogiale?
Isegi korrapäratul ruumimustril esineb teatud laadi klasterdumine. Lisaks püüavad meie silmad ja meeled intuitiivselt leida mustreid ka seal, kus neid ei eksisteeri. Seega võib olla raske teada, kas mustrid Teie andmetes on tingitud reaalsete ruumilise protsesside tulemusena või on need lihtsalt juhusliku kokkusattumuse tulemus. Seetõttu kasutavad uurijad ja analüütikud spetsiaalselt numbriliste väärtuste lokaalse koondumise näitajaid nagu näiteks Getis-Ord Gi. Kui olete andmetes leidnud statistiliselt olulised klastrid, on see väärtuslik info. Teadmus, kus ja millal klasterdumine esineb, võimaldab pakkuda olulisi vihjeid protsesside kohta. Teades, et näiteks eluhoonetesse murdvarguste arv on püsivalt suurem eriti eeslinnades, on see oluliseks infoks, kui Teil on vaja kaaluda tõhusamaid ennetuse strateegiaid, jaotada piiratud kaitseressursse, algatada naabrivalve programme, lubada põhjalikumat eeluurimist või tuvastada võimalikke kahtlusaluseid.
Vali kiht, mille jaoks arvutatakse tulipunktid
Punkti- või alakiht, millest tuli- ja külmpunkte otsitakse.
Leia kõrged ja madalad klastrid
Antud analüüs vastab küsimusele: kus paiknevad kõrge ja madala väärtusega klastrid ruumiliselt?
Kui Teie andmeteks on punktid ja tegite valiku Punktide arv, hindab tööriist punktobjektide paiknemise ruumilist korrapära, saamaks vastust küsimusele: Kus on punktid oodatust teisiti klasterdatud või hajutatud?
Kui valisite välja, hindab tööriist iga objektiga seotud väärtuste paiknemise ruumilist korrapära, saamaks vastust küsimusele: kus paiknevad kõrge ja madala väärtusega klastrid?
Loenda piiresse jäävaid punkte
Vaikimisi loendatakse võrgustikus olevaid punkte. Tööriist loob võrgustiku punktandmete põhjal. Teise võimalusena saate sisestada alakihi (tavapäraselt võiksid need kajastada linnaosade rahvastikku, omavalitsuste piire, maakondasid jms), et vastata küsimusele: arvestades iga pindobjekti piires loendatud punktide arvu, kas eksisteerib kohti, kus kõrge või madala tasemega punktide ruumiline klasterdus on statistiliselt oluline?
Määratle, kus on punktid võimalikud
Joonistage või sisestage kiht, mis määratleb, kus on sündmused võimalikud, et vastata küsimusele: kas alades on olemas kohad, kus esineb ootamatult kõrgeid või madalaid punktide leviku kontsentratsioone?
Pindobjektid, mida skitseerite või objektid vastavas kihis, mille määrate, annavad ettekujutuse, kus punktid võiksid teatud tõenäosusega esineda. Nende alade joonistamiseks klõpsake joonistamisnuppu ning klõpsake seejärel ala kujundi loomiseks asukohta kaardil. Täiendavate alade joonistamiseks klõpsake uuesti joonistamisnuppu, klõpsake asukohta kaardil ning jätkake.
Jagamine
Vahel võite soovida analüüsida mustreid, mis võtavad arvesse alusjaotusi. Kui Teie punktid tähistavad näiteks kuritegusid, tähendab kogurahvastiku alusel jagamine, et kuritegusid analüüsitakse inimese kohta mitte nende üldarvu järgi. Jagamise aluseks oleva atribuudi valimist nimetatakse sageli normimiseks.
Kui teete valiku Esri rahvastik, georikastatakse iga pindobjekti rahvastiku väärtustega, mida kasutatakse seejärel jagamise aluse atribuudina. Selle valiku puhul kasutatakse krediite.
Tulemkihi nimi
Sisestage kihi nimi, mis luuakse jaotises Minu sisu ja lisatakse kaardile. See kiht näitab statistiliselt olulisi kõrgete ja madalate väärtustega punktihulkade klastreid. Kui see kiht juba eksisteerib, saate selle soovi korral ümber nimetada.
Kasutades rippmenüüd Salvesta tulemused, saate jaotises Minu sisu määrata kausta nime, kuhu tulemused salvestatakse.