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フィールドから空間的自己相関分析をフィルター (空間統計ツール)

サマリー

空間的にフィルターされた入力フィールドのバージョンを作成します。 フィルターされた変数には、統計的に有意な空間クラスタリングはありませんが、フィールドの主要統計プロパティが維持されます。 その後、各位置の値が空間的に独立している (空間的にクラスタリングされていない) と仮定する解析ワークフロー (相関分析や回帰分析など) で空間的にフィルターされたフィールドのバージョンを使用できます。

このツールは、フィールドを非空間コンポーネント (フィルターされたフィールド) と一連の空間コンポーネント (Moran の固有ベクトルと呼ばれる) を分割して、空間的自己相関をフィルターします。 入力フィールドが予測モデルまたは回帰モデルの残差または標準化残差のフィールドである場合、(元の説明変数に加えて) 空間コンポーネントを説明変数としてモデルに含めることにより、残差項の空間的自己相関が削減または除去されます。これは、さまざまな予測モデルの仮定です。

Moran の固有ベクトルの詳細

図

フィールドから空間的自己相関分析をフィルター ツールの図

使用法

  • 出力フィーチャクラスには、空間的にフィルターされた入力変数のフィールドがそのフィルターに使用される空間コンポーネントのフィールドとともに格納されます。 アクティブなマップで実行した場合、空間的にフィルターされた入力フィールドに基づいて出力フィーチャ レイヤーが描画されます。

  • ジオプロセシング メッセージには、入力フィールドの空間的フィルターに使用された一連の空間コンポーネントをリストした次の 2 つのテーブルが含まれています。

    • Neighborhood Search History—テスト済み空間加重マトリックス (SWM) ごとに、SWM の詳細 (近傍数や加重スキームなど)、元の入力変数の Moran's I p 値、空間的にフィルターされた入力変数の Moran's I 値と p 値、空間的自己相関の削除に必要なコンポーネントの数が表示されます。 入力フィールドをフィルターするために選択された SWM は太字のテキストとアスタリスクで示されます。

    • Spatial Component Search History—選択した SWM について、各コンポーネントの ID 値 (例: ID 4 は 4 番目の空間コンポーネントであったことを意味します)、コンポーネントの Moran's I 値、空間的にフィルターされた入力変数の Moran's I 値と p 値が表示されます。 行は選択されたコンポーネントの順に並べられるので、p 値は 0.05 を超える (統計的に有意でなくなる) まで各行で増加します。

  • このツールは、入力フィールドから空間的自己相関をフィルターするときに使用する SWM を選択するため、候補となる SWM のリストを生成し、どの SWM が自己相関を最も効果的に取り除くかをテストします。 入力空間加重マトリックス ファイル パラメーターで SWM を指定していない場合、28 個の SWM が作成されて候補リストに追加されます (各 SWM については、Moran の固有ベクトルの概要をご参照ください)。 入力 SWM を指定している場合、入力空間加重マトリックスのみを比較 パラメーターを使用して、指定した SWM のみを候補リストに含めるか、指定した SWM とツールによって作成された 28 個の SWM を含めるかを指定できます。 たとえば、指定した 1 つの SWM を使用するには、入力空間加重マトリックス ファイル パラメーターでその SWM を指定し、入力空間加重マトリックスのみを比較 パラメーターをオンのままにします。

  • このツールは、次の手順を使用して、候補の中から SWM を選択します。

    1. SWM ごとに、入力フィールドは、Moran's I のパーミュテーション検定を使用して統計的に有意な空間的自己相関についてテストされます。統計的に有意でない SWM は候補リストから削除されます。 すべての SWM で空間的自己相関が統計的に有意でない (p 値が 0.05 より大きい) 場合、ツールは失敗し、入力フィールドは空間的にフィルターされません。 これは、そのフィールドに空間的な相関関係がなく、フィルターする必要がないことを示しています。 テストの p 値は、テストされた SWM の数を考慮するようシダック補正を使用して調整されます。

    2. 残りの候補の SWM それぞれについて、空間コンポーネントが連続して追加され、入力フィールドを予測する説明変数として使用されます。 新しい空間コンポーネントごとに、統計的有意性について残差項の空間的自己相関がテストされ、残差の自己相関が統計的に有意でなくなる (p 値が 0.05 より大きくなる) と、各 SWM はコンポーネントの追加を停止します。 新しい各コンポーネントは、(最も低い空間的自己相関を示す) 残差項の自己相関の p 値における最大の増加に基づいて選択されます。

    3. 大幅に自己相関していない残差を生成するために必要なコンポーネントの数が最小の SWM が選択されます。 コンポーネントの最小数が同数の場合、最大の p 値を持つ SWM が選択されます。

    4. 選択されたコンポーネントと残差は、出力フィーチャクラスのフィールドとして返されます。 この残差は、空間的にフィルタリングされた入力フィールドのバージョンです。

    この手順は MIR (残差内の自己相関を最小化) 選択方法と呼ばれ、次のリファレンスで詳しく説明します。

パラメーター

ラベル 説明 データ タイプ

入力フィーチャ

空間的にフィルターされるフィールドを含む入力フィーチャ。

Feature Layer

入力フィールド

空間的にフィルターされる入力フィールド。

Field

出力フィーチャ

空間的にフィルターされた入力フィールドのフィールドとそのフィルターに使用される空間コンポーネントのフィールドを含む出力フィーチャ。

Feature Class

入力フィーチャからすべてのフィールドをアペンド

(オプション)

入力フィーチャのすべてのフィールドを出力フィーチャクラスにコピーするかどうかを指定します。

  • オン—入力フィーチャのすべてのフィールドを出力フィーチャクラスにコピーします。 これがデフォルトです。

  • オフ—入力フィールドのみが出力フィーチャクラスにコピーされます。

Boolean

入力空間加重マトリックス ファイル

(オプション)

入力フィールドから空間的自己相関をフィルターするときに使用される SWM の候補として使用される入力 SWM ファイル (.swm) のリスト。 空間的自己相関を最も効果的にフィルターする SWM が使用されます。 ファイルが指定されていな場合、このツールは 28 個の異なる近傍をテストします。

File

出力空間加重マトリックス ファイル

(オプション)

このツールによって選択される近接フィーチャと加重の出力 SWM ファイル (.swm)。

File

一意の ID フィールド

(オプション)

出力 .swm ファイルの一意の ID フィールド。 このフィールドは整数フィールドであり、入力フィーチャごとに一意の値を持つ必要があります。

Field

入力空間加重マトリックスのみを比較

(オプション)

入力空間加重マトリックス ファイル パラメーターで指定されている .swm ファイルのみをテストするか、28 個の追加の近傍もテストするかを指定します。 このツールは、入力フィールドの値を最も正確に予測する空間コンポーネントを作成する SWM を使用します。 このパラメーターは、少なくとも 1 つの入力 .swm ファイルが指定されている場合にのみ適用されます。

  • オン—入力空間加重マトリックス ファイル パラメーターで指定されている入力 .swm ファイルのみがテストされます。 これがデフォルトです。

  • オフ—入力空間加重マトリックス ファイル パラメーターで指定されている入力 .swm ファイルと追加の 28 個の近傍がテストされます。

Boolean

環境

地理座標系変換, 出力座標系, 並列処理ファクター, 乱数ジェネレーター

ライセンス情報

  • Basic: はい
  • Standard: はい
  • Advanced: はい