地理空間加重回帰分析 (GWR) (GeoAnalytics Server ツール)

サマリー

空間的に変化する関係をモデリングするときに使用される局所形の線形回帰である、地理空間加重回帰分析 (GWR) を実行します。

レガシー:

ArcGIS GeoAnalytics Server エクステンションは ArcGIS Enterprise では非推奨になっています。 GeoAnalytics Server の最終リリースは、ArcGIS Enterprise 11.3 に付属しています。このジオプロセシングツールは、ArcGIS Enterprise 11.3 およびそれ以前のバージョンで使用できます。

注意:

このツールは、ArcGIS Pro 2.3 で実装された 地理空間加重回帰分析 (GWR) ツールに追加された機能のサブセットです。

ツールのアルゴリズムについては、地理空間加重回帰分析 (GWR) の仕組みをご参照ください。このトピックでは、空間統計ツールボックスツールについて説明します。現在のところ、GeoAnalytics Server ツールボックスツールにすべての機能が含まれているわけではありません。

使用法

このジオプロセシングツールは、ArcGIS Enterprise 10.8.1 以降で利用可能です。
このツールは、空間的に変化する関係をモデリングするときに使用される局所形の線形回帰である、地理空間加重回帰分析 (GWR) を実行します。 GWR ツールは、データセット内のあらゆるフィーチャに回帰方程式をあてはめることで、理解または予測しようとしている変数またはプロセスのローカルモデルを作成します。 地理空間加重回帰分析 (GWR) ツールは、各ターゲットフィーチャの近傍内に存在するフィーチャの従属変数と説明変数を組み込んで、このような別々の方程式を作成します。解析対象の各近傍の形状と範囲は、近傍タイプ および 近傍選択方法 パラメーターの入力に基づきます。
最善の結果となるよう、GWR は数百のフィーチャを持つデータセットに適用してください。このツールは、小規模なデータセットには適していません。このツールをマルチポイントデータに使用することはできません。
このツールでは、date only フィールドまたは time only フィールドを含む入力はサポートされていません。
入力フィーチャ パラメーターは、モデル化する現象 (従属変数) を表すフィールド、および 説明変数 パラメーターの値を表す 1 つ以上のフィールドとともに使用します。これらのフィールドは数値で、値の範囲を含む必要があります。従属変数または説明変数に欠落値を含むフィーチャは、解析から除外されます。 フィールド演算 ツールを使用して値を変更できます。 ArcGIS Pro でデータを使用できる場合は、欠損値の補完 ツールを使用し、欠けている値をデータセットに追加してから、地理空間加重回帰分析 (GWR) ツールを実行します。
地理空間加重回帰分析 (GWR) ツールは出力フィーチャも生成し、局所的な診断値を報告するフィールドを追加します。 出力フィーチャ パラメーターの値、および関連するチャートは、モデル残差にホット/コールドレンダリングスキーマが適用された状態で、コンテンツウィンドウに自動的に追加されます。各出力の詳細な説明については、地理空間加重回帰分析 (GWR) の仕組みをご参照ください。

注意:

地理空間加重回帰分析 (GWR) ツールは、各種の出力を生成します。 GWR モデルの概要は、ツールの実行中に ジオプロセシング ウィンドウの下部にメッセージとして表示されます。このメッセージにアクセスするには、ジオプロセシング ウィンドウで進行状況バーにカーソルを合わせるか、ポップアップボタンをクリックするか、メッセージセクションを展開します。ジオプロセシング履歴を介して、以前に実行した 地理空間加重回帰分析 (GWR) ツールのメッセージにアクセスすることもできます。
投影されたデータを使用する必要があります。
地理空間加重回帰分析 (GWR) ツールを使用してデータをローカルに調査する前に、一般化線形回帰分析 ツールを使用してデータをグローバルに調査する方法が一般的です。
従属変数 および 説明変数 パラメーターは、各種の値を含む数値フィールドの必要があります。これらの値には、グローバルおよびローカルなばらつきがあります。このため、GWR モデルでは、別の空間様式を表すダミーの説明変数を使用しないでください (都心外の国勢調査地区に 1 という値を割り当て、それ以外にはすべて 0 という値を割り当てるなど)。 地理空間加重回帰分析 (GWR) ツールでは、説明変数の係数が異なっていてもよいため、このような空間様式の説明変数が不要です。これを含めてしまうと、局所的な多重共線性の問題が生じます。
一般化線形回帰分析 などのグローバル回帰モデルでは、複数の変数が多重共線性を示すとき (複数の変数が冗長であるか、同じストーリーを語るとき)、結果は信頼できません。 地理空間加重回帰分析 (GWR) ツールは、データセット内のフィーチャごとにローカル回帰方程式を作成します。特定の説明変数の値が空間的にクラスタリングしている場合は、ローカル多重共線性が問題となっている可能性が高いといえます。局所的な多重共線性のために結果が不安定なときは、出力フィーチャクラスの調整済み条件数フィールド (COND_ADJ) に示されます。一般的なルールとして、調整済み条件数が 30 を上回っている場合、NULL に等しい場合、またはシェープファイルの場合に -1.7976931348623158e+308 に等しい場合の結果には信頼性がありません。
GWR モデルに名義またはカテゴリデータを含める場合には、注意してください。カテゴリーが空間的にクラスタリングしているようなときには、ローカル多重共線性の問題が生じるリスクがあります。局所的な共線性が問題となっているかどうかは、GWR 出力に含まれている調整済み条件数で判別できます (調整済み条件数が 0 未満、30 超、または NULL に設定されている場合)。ローカル多重共線性が存在する場合の結果は安定していません。
重要な説明変数が欠けていると、回帰モデルは誤って指定されます。回帰残余の空間的自己相関が統計的に有意である場合や、1 つ以上の説明変数の係数に予期せぬ空間的なばらつきがある場合は、モデルが誤って指定されている可能性が考えられます。欠けている重要な変数が何であるのかを特定し、これらをモデルに含められるよう、(GLR 残余分析や GWR 係数差異分析などを通じて) あらゆる努力を行ってください。
常に、説明変数を非定常とすることが理にかなっているかを疑ってみてください。たとえば、ASPECT をはじめとするいくつかの変数を関数として、特定の植物種の密度をモデリングしているとします。 ASPECT 変数の係数が分析範囲全体で変化する場合には、重要な説明変数 (優勢な競合する植物など) が欠けているという事実を示している可能性が高いといえます。あらゆる努力を行って、回帰モデルにすべての重要な説明変数を含めてください。
計算結果が無限または未定義の場合、シェープファイル以外の結果は NULL になります。
深刻なモデル設計上の問題や、局所方程式に十分な近傍数が含まれていないことを示すエラーは、多くの場合、グローバルまたは局所的な多重共線性の問題があることを示しています。どこに問題があるのかを判断するため、一般化線形回帰分析 を使用してグローバルモデルを実行し、各説明変数について VIF 値を確認します。大きな VIF 値がある場合 (たとえば 7.5 以上)、グローバル多重共線性によって GWR では解を導けなくなっています。しかし、もっと可能性が高いのは、ローカル多重共線性の問題です。各独立変数の主題図を作成してみてください。主題図によって同一の値の空間クラスターが明らかになった場合は、モデルからそれらの変数を削除すること、またはそれらの変数を別の説明変数と組み合わせて値のバリエーションを増やすことを検討します。たとえば、住宅の価値をモデル化していて、寝室と風呂に変数がある場合は、両方を組み合わせて値のばらつきを増やすか、それぞれを風呂と寝室の面積として表します。 GWR モデルの構築時には、空間様式のダミー変数、空間クラスターとなっているカテゴリーや名義変数、可能性のある値が非常に限られている変数の使用を避けてください。
地理空間加重回帰分析は、一般化線形回帰分析 と同じ要件が適用される線形モデルです。 GWR モデルが適切に指定できていることを確認するには、地理空間加重回帰分析 (GWR) の仕組みで説明されている診断を確認します。ここで取り上げたすべての診断ツールが GeoAnalytics Desktop ツールボックスで使用できるわけではありません。回帰分析の基礎の回帰モデルがうまくいかない場合セクションにも、モデルが正確であることを確認するための情報が記載されています。
次の操作のいずれか、またはすべてを行うと、地理空間加重回帰分析 (GWR) ツールのパフォーマンスを向上できます:
- 対象データのみが解析されるように、範囲環境を設定します。
- 計算の近傍数を減らします。
- 近傍タイプ パラメーターで、距離バンド オプションの代わりに 近傍数 オプションを使用します (Python の neighborhood_type = "NUMBER OF NEIGHBORS")。
- 可能であれば、説明変数の数を減らします。
- 解析が実行されている場所に対してローカルなデータを使用します。
このジオプロセシングツールは、ArcGIS GeoAnalytics Server によって駆動されます。解析は GeoAnalytics Server 上で行われ、結果は ArcGIS Enterprise のコンテンツに保存されます。
GeoAnalytics Server ツールを実行するとき、解析は GeoAnalytics Server 上で行われます。最適なパフォーマンスを得るには、ArcGIS Enterprise ポータルでホストされているフィーチャレイヤーか、ビッグデータファイル共有を通じて、データを GeoAnalytics Server から利用可能にします。 GeoAnalytics Server のローカルにないデータは、解析が開始する前に GeoAnalytics Server に移動されます。このため、ツールの実行時間が長くなり、場合によっては ArcGIS Pro から GeoAnalytics Server にデータを移動できないこともあります。エラーの閾値はネットワークの速度や、データのサイズや複雑さに左右されます。データを必ず共有するか、ビッグデータファイル共有を作成することをおすすめします。

データをポータルで共有する方法の詳細

Server Manager を使用してビッグデータファイル共有を作成する方法の詳細
空間統計ツールボックスの 地理空間加重回帰分析 ツールを使用して、類似分析を実行することもできます。次のワークフローを行うには、空間統計 (Spatial Statistics) ツールボックスのツールを使用します。
- ArcGIS Pro コンピューターのローカルレイヤーを使用する (ファイルジオデータベースのフィーチャクラスなど)。
- 別のレイヤーに対する予測を行うか、ラスター係数レイヤーを作成する。
- バイナリー (論理) 変数またはカウント (ポワソン値) 変数をモデル化する。
- ゴールデン検索または手動間隔を使用して近傍検索を定義する。

ラベル	説明	データタイプ
入力フィーチャ	従属変数と説明変数を格納したポイントフィーチャクラス。	Feature Set
従属変数	モデル化される観測値を含む数値フィールド。	Field
モデルタイプ	モデル化されるデータのタイプを指定します。連続 (ガウス分布)—従属変数値は連続的です。 Gaussian モデルが使用され、ツールは通常の最小二乗法による回帰分析を実行します。	String
説明変数	回帰モデルの独立説明変数を表すフィールドのリスト。	Field
出力フィーチャ	出力フィーチャサービスの名前。	String
近傍タイプ	使用される近傍を固定距離として構築するか、フィーチャの密度に応じて空間範囲の変化を許容するかを指定します。近傍数—近傍サイズは、各フィーチャの計算に含まれる指定した近傍数の関数です。フィーチャの密度が高い場合、近傍の空間範囲は小さくなります。フィーチャの密度が低い場合、近傍の空間範囲は大きくなります。距離バンド—近傍サイズは、各フィーチャに対して定数または固定距離です。	String
近傍選択方法	近傍サイズの決定方法を指定します。ユーザー定義—近傍サイズは、近傍数または距離バンドパラメーターによって決定されます。	String
近傍数 (オプション)	各フィーチャについて考慮する近隣フィーチャの最も近い数 (最大 1000)。この数は 2 ～ 1000 の整数の必要があります。	Long
距離バンド (オプション)	近傍の空間範囲。	Linear Unit
ローカル加重方式 (オプション)	モデルの空間的な加重を提供するために使用されるカーネルタイプを指定します。カーネルは、各フィーチャと近傍内にある他のフィーチャとの関連性を定義します。バイスクエア—指定された近傍の外部にあるフィーチャには、0 の加重が割り当てられます。これがデフォルトです。ガウス—すべてのフィーチャがウェイトを受け取りますが、ウェイトはターゲットフィーチャから遠いほど、指数的に小さくなります。	String
データストア (オプション)	出力が格納される ArcGIS Data Store を指定します。ビッグデータストアに格納されたすべての結果は、WGS84 で保存されます。リレーショナルデータストアに格納された結果は、それらの座標系を維持します。時空間ビッグデータストア—出力がビッグデータストアに格納されます。これがデフォルトです。リレーショナルデータストア—出力がリレーショナルデータストアに格納されます。	String

派生した出力

ラベル	説明	データタイプ
出力	出力フィーチャ。	Record Set

arcpy.geoanalytics.GWR(in_features, dependent_variable, model_type, explanatory_variables, output_features, neighborhood_type, neighborhood_selection_method, {number_of_neighbors}, {distance_band}, {local_weighting_scheme}, {data_store})

名前	説明	データタイプ
in_features	従属変数と説明変数を格納したポイントフィーチャクラス。	Feature Set
dependent_variable	モデル化される観測値を含む数値フィールド。	Field
model_type	モデル化されるデータのタイプを指定します。 `CONTINUOUS`—`dependent_variable` 値は連続的です。ガウスモデルが使用され、ツールは最小二乗法 (Ordinary Least Squares) の回帰分析を実行します。	String
explanatory_variables [explanatory_variables,...]	回帰モデルの独立説明変数を表すフィールドのリスト。	Field
output_features	出力フィーチャサービスの名前。	String
neighborhood_type	使用される近傍を固定距離として構築するか、フィーチャの密度に応じて空間範囲の変化を許容するかを指定します。 `NUMBER_OF_NEIGHBORS`—近傍サイズは、各フィーチャの計算に含まれる指定した近傍数の関数です。フィーチャの密度が高い場合、近傍の空間範囲は小さくなります。フィーチャの密度が低い場合、近傍の空間範囲は大きくなります。 `DISTANCE_BAND`—近傍サイズは、各フィーチャに対して定数または固定距離です。	String
neighborhood_selection_method	近傍サイズの決定方法を指定します。 `USER_DEFINED`—近傍サイズは、`number_of_neighbors` または `distance_band` パラメーターによって決定されます。	String
number_of_neighbors (オプション)	各フィーチャについて考慮する近隣フィーチャの最も近い数 (最大 1000)。この数は 2 ～ 1000 の整数の必要があります。	Long
distance_band (オプション)	近傍の空間範囲。	Linear Unit
local_weighting_scheme (オプション)	モデルの空間的な加重を提供するために使用されるカーネルタイプを指定します。カーネルは、各フィーチャと近傍内にある他のフィーチャとの関連性を定義します。 `BISQUARE`—指定された近傍の外部にあるフィーチャには、0 の加重が割り当てられます。これがデフォルトです。 `GAUSSIAN`—すべてのフィーチャがウェイトを受け取りますが、ウェイトはターゲットフィーチャから遠いほど、指数的に小さくなります。	String
data_store (オプション)	出力が格納される ArcGIS Data Store を指定します。ビッグデータストアに格納されたすべての結果は、WGS84 で保存されます。リレーショナルデータストアに格納された結果は、それらの座標系を維持します。 `SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE`—出力がビッグデータストアに格納されます。これがデフォルトです。 `RELATIONAL_DATA_STORE`—出力がリレーショナルデータストアに格納されます。	String

派生した出力

名前	説明	データタイプ
output	出力フィーチャ。	Record Set

コードのサンプル

GWR の例 (スタンドアロンスクリプト)

次の Python ウィンドウスクリプトは、GWR 関数の使用方法を示しています。

このスクリプトでは、森林火災の高い頻度に影響を及ぼす環境変数を判定するモデルを作成します。

# Name: GWR.py
# Description: Run GWR on forest fire occurrence report data to understand
#              which variables explain reoccurring forest fires
#
# Requirements: ArcGIS GeoAnalytics Server

# Import system modules
import arcpy

# Set local variables
inputFeatures = "https://analysis.org.com/server/rest/services/DataStoreCatalogs/bigDataFileShares_EcoData/BigDataCatalogServer/fireLocations"
outputLayerName = "GWR_ForestFireFrequency"
dependentVariable = "Fire_Frequency"
explanatoryVariables = "GroundCover, TreeCover, SoilMoisture, slope"
distanceValue = "5 Miles"

# Run GWR
arcpy.geoanalytics.GWR(
    inputFeatures, dependentVariable, "CONTINUOUS", explanatoryVariables,
    outputLayerName, "DISTANCE_BAND", "USER_DEFINED", None, distanceValue,
    "GAUSSIAN", "SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE")

環境

出力座標系, 範囲, 現在のワークスペース

特殊なケース

出力座標系: The coordinate system that will be used for analysis. Analysis will be completed in the input coordinate system unless specified by this parameter. For GeoAnalytics Tools, final results will be stored in the spatiotemporal data store in WGS84.

ライセンス情報

Basic: ArcGIS GeoAnalytics Server が必要
ArcGIS Enterprise 10.8.1 で利用可能
Standard: ArcGIS GeoAnalytics Server が必要
ArcGIS Enterprise 10.8.1 で利用可能
Advanced: ArcGIS GeoAnalytics Server が必要
ArcGIS Enterprise 10.8.1 で利用可能

地理空間加重回帰分析 (GWR) (GeoAnalytics Server ツール)

サマリー

レガシー:

注意:

使用法

注意:

パラメーター

派生した出力

環境

特殊なケース

ライセンス情報

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