Vista general del conjunto de herramientas Medición de distribuciones geográficas
Medir la distribución de un conjunto de entidades le permite calcular un valor que representa una característica de la distribución, como el centro, la compactación o la orientación. Puede utilizar este valor para rastrear cambios en la distribución con el transcurso del tiempo o comparar distribuciones de distintas entidades.
Al utilizar las herramientas del conjunto de herramientas Medición de distribuciones geográficas, podrá responder a preguntas como las siguientes:
¿Dónde está el centro?
¿Cuál es la forma y la orientación de los datos?
¿Cuán dispersas están las entidades?
El conjunto de herramientas Medición de distribuciones geográficas contiene las siguientes herramientas:
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Herramienta |
Descripción |
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Identifica la entidad ubicada más cerca del centro en una clase de entidad de punto, línea o polígono. |
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Descompone una clase de entidad y una vecindad en un conjunto de componentes espaciales. Los componentes representan posibles patrones espaciales entre las entidades, como clústeres o tendencias. |
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Crea elipses o elipsoides de desviación estándar para resumir las características espaciales de las entidades geográficas: tendencia central, dispersión y tendencias direccionales. |
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Crea un gráfico de dispersión en una capa de entidades que muestra la tendencia de los valores de datos en una dirección particular. |
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Identifica el centro geográfico, la longitud y la dirección media para un grupo de líneas. |
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Identifica el centro geográfico (o el centro de concentración) de un grupo de entidades. |
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Identifica la ubicación que minimiza la distancia euclidiana total a las entidades en un dataset. |
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Calcula estadísticas de resumen de uno o más campos numéricos utilizando vecindades locales alrededor de cada entidad. Las estadísticas locales incluyen el valor medio (promedio), la mediana, la desviación estándar, el rango intercuartílico, el sesgo y el desequilibrio de cuantiles. Todas las estadísticas se pueden ponderar geográficamente utilizando kernels para dar más influencia a los vecinos más cercanos a la entidad focal. Se pueden usar varios tipos de vecindad, incluidas banda de distancia, número de vecinos, contigüidad de polígonos, triangulación de Delaunay y archivos de matriz de ponderaciones espaciales ( |
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Mide el grado en el que se concentran o dispersan las entidades alrededor del centro medio geométrico. |