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Évaluer la sensibilité à l’incertitude attributaire (Outils de statistiques spatiales)

Résumé

Mesure la stabilité d’un résultat d’analyse en comparant la sortie de l’analyse d’origine aux résultats de plusieurs exécutions de l’outil avec des données simulées. Les données simulées tiennent compte de l’incertitude d’une ou de plusieurs variables d’analyse. Trois types d’incertitude attributaire sont pris en charge : la marge d’erreur, les limites de confiance et un pourcentage de la valeur attributaire d’origine.

En savoir plus sur le fonctionnement de l’outil Assess Sensitivity to Attribute Uncertainty (Évaluer la sensibilité à l’incertitude attributaire)

Illustration

Illustration de l’outil Assess Sensitivity to Attribute Uncertainty (Évaluer la sensibilité à l’incertitude attributaire)

Utilisation

  • Le paramètre Analysis Result Features (Entités de résultat d’analyse) requiert les résultats d’analyse de l’un des outils suivants de la boîte à outils Spatial Statistics (Statistiques spatiales) :

  • L’outil produit un groupe de couches en sortie avec des couches, des diagrammes et des fenêtres contextuelles qui comparent l’analyse d’origine à des exécutions simulées.

  • Les sorties de l’outil dépendent du type de l’analyse évaluée, comme suit :

    • Pour l’analyse de points chauds, l’analyse de points chauds optimisée, l’analyse des valeurs aberrantes et des agrégats et l’analyse de points aberrants optimisée, l’outil fournit une copie des sorties de l’analyse d’origine et une couche qui met en évidence les localisations produisant un résultat différent de l’analyse d’origine pour au moins 80 pour cent des exécutions simulées.

    • Pour Régression linéaire généralisée, l’outil fournit une copie des sorties de l’analyse d’origine et une table contenant les résultats de chaque simulation. La table inclut des diagrammes représentant les résultats de la régression (distribution des résultats R-carré, statistique de Jarque-Bera et coefficients) pour les exécutions simulées.

    • Pour Autocorrélation spatiale (indice global de Moran), l’outil fournit une copie des entités d’entrée d’analyse et une table contenant les résultats de chaque simulation. La table inclut des diagrammes représentant les résultats de score z et de l’indice global de Moran pour les exécutions simulées.

    • Pour Calculer un indice composite, l’outil fournit un groupe de couches pour chaque résultat de post-traitement, avec des couches correspondantes représentant les entités considérées comme instables.

      En savoir plus sur les définitions de l’instabilité des résultats d’index.

  • Les simulations que l’outil exécutera sont configurées à l’aide des paramètres suivants :

    • Uncertainty Type (Type d’incertitude) : indique comment mesurer l’incertitude des attributs et spécifie la plage d’incertitude possible pour les données simulées. Par exemple, un champ de marge d’erreur peut être utilisé pour indiquer l’incertitude dans les valeurs de variable d’analyse.

    • Simulation Method (Méthode de simulation) : indique comment les données simulées seront générées à l’aide de différentes distributions statistiques. Par exemple, l’option Normal pour le paramètre Simulation Method (Méthode de simulation) génère des valeurs simulées avec une distribution normale. La valeur attributaire d’origine correspond à la moyenne et le paramètre Uncertainty Type (Type d’incertitude) (la marge d’erreur) détermine l’écart type.

    Diagramme de marge d’erreur

    La méthode de simulation normale génère des valeurs simulées avec une distribution normale. Si Uncertainty Type (Type d’incertitude) a pour valeur Margin of Error (Marge d’erreur), la moyenne de la distribution est la valeur attributaire d’origine et l’écart type est la marge d’erreur.

  • Le paramètre Simulation Data Limits (Limites des données de simulation) permet de configurer davantage les simulations. Utilisez ce paramètre pour éviter que les simulations ne génèrent des données qui n’auraient pas de sens dans l’analyse, par exemple des valeurs négatives lorsque la variable d’analyse est le pourcentage de la population en dessous du seuil de pauvreté.

  • L’outil lit les métadonnées de la valeur du paramètre Analysis Result Features (Entités de résultat d’analyse)

    pour identifier l’outil d’analyse qui a produit la couche. Si plusieurs outils ont été exécutés sur la couche, l’outil le plus récent est utilisé.

Paramètres

Etiqueter Explication Type de données

Entités de résultat d’analyse

Classe d’entités contenant le résultat de l’analyse en sortie d’un outil de statistiques spatiales. Seuls certains outils sont pris en charge. Il s’agit du résultat de l’analyse dont la stabilité sera évaluée.

Feature Layer

Entités en sortie

Entités en sortie qui contiendront une copie des résultats de l’analyse d’origine et les champs synthétisant la stabilité de l’analyse pour chaque entité.

Feature Class

Table de simulation en sortie

Table en sortie qui contiendra les champs synthétisant la stabilité de l’analyse.

Table

Entités d’entrée d’analyse

(Facultatif)

Entités en entrée qui ont été utilisées dans l’analyse qui a produit les entités de résultat d’analyse.

Feature Layer

Type d’incertitude

(Facultatif)

Indique comment l’incertitude attributaire doit être mesurée.

  • Marge d’erreur—La classe d’entités en entrée de l’analyse d’origine contient un champ indiquant la marge d’erreur symétrique pour chaque entité à utiliser.

  • Limites inférieure et supérieure—La classe d’entités en entrée de l’analyse d’origine contient un champ indiquant la limite inférieure et la limite supérieure de chaque entité à utiliser. Les limites peuvent être asymétriques par rapport à la valeur de variable d’analyse d’une entité.

  • Pourcentages supérieur et inférieur—La variable d’analyse est ajustée selon le pourcentage spécifié par les valeurs du paramètre Percentage Below and Above Values (Valeurs Pourcentage inférieur et Pourcentage supérieur).

String

Champ Marge d’erreur

(Facultatif)

Champ contenant la marge d’erreur (MOE) de la variable d’analyse. La marge d’erreur est utilisée pour construire une distribution symétrique à partir de laquelle générer les valeurs simulées.

Colonnes de la table de valeurs :

  • Analysis Variable—The analysis variable.

  • Margin of Error Field—The margin of error field.

Value Table

Champs Limite inférieure et Limite supérieure

(Facultatif)

Champs contenant les limites inférieure et supérieure pour la variable d’analyse. Les valeurs générées sont comprises entre la limite de confiance inférieure et la limite de confiance supérieure.

Colonnes de la table de valeurs :

  • Analysis Variable—The analysis variable.

  • Lower Bound Field—The field containing the lower bounds for the analysis variable.

  • Upper Bound Field—The field containing the upper bounds for the analysis variable.

Value Table

Valeurs Pourcentage inférieur et Pourcentage supérieur

(Facultatif)

Pourcentage de la valeur attributaire d’origine qui sera soustrait et ajouté à la valeur d’origine de la variable d’analyse afin de créer une plage de valeurs pour les simulations.

Colonnes de la table de valeurs :

  • Analysis Variable—The analysis variable.

  • Percentage Below—The percentage of the original attribute value that will be subtracted.

  • Percentage Above—The percentage of the original attribute value that will be added.

Value Table

Nombre de simulations

(Facultatif)

Nombre de simulations à effectuer.

Long

Méthode de simulation

(Facultatif)

Spécifie la distribution des probabilités à utiliser pour simuler les données.

  • Normal—Une distribution normale est utilisée. Il s’agit de l’option par défaut.

  • Uniforme—Une distribution uniforme est utilisée.

  • Triangulaire—Une distribution triangulaire est utilisée.

String

Espace de travail des résultats de la simulation

(Facultatif)

Espace de travail existant dans lequel stocker les résultats d’analyse de chaque simulation. Il peut s’agir d’un dossier ou d’une géodatabase.

Workspace

Limites des données de simulation

(Facultatif)

Limites inférieure et supérieure des valeurs simulées. Toutes les valeurs simulées seront comprises dans ces limites. Par exemple, pour les nombres ou les pourcentages, utilisez une limite inférieure de zéro pour vous assurer qu’aucun nombre ou pourcentage ne sera négatif.

Colonnes de la table de valeurs :

  • Analysis Variable—The variable that will be simulated.

  • Lower Limit—The lower limit of the simulated values.

  • Upper Limit—The upper limit of the simulated values.

Value Table

Niveau de confiance de la marge d’erreur

(Facultatif)

Niveau de confiance des marges d’erreur. Par exemple, si les marges d’erreur ont été créées à partir d’intervalles de confiance de 95 pour cent, indiquez la valeur 95.

Long

Sortie dérivée

Etiqueter Explication Type de données

Couche de groupe en sortie

Un groupe de couches des sorties.

Group Layer

Espace de travail des résultats de la simulation

Espace de travail dans lequel stocker les résultats d’analyse de chaque simulation. Il peut s’agir d’un dossier ou d’une géodatabase.

Workspace

Environnements

Système de coordonnées en sortie, Générateur de nombres aléatoires

Informations de licence

  • Basic: Oui
  • Standard: Oui
  • Advanced: Oui