空間統計ツールボックスのサンプル アプリケーション
疫学者、犯罪分析者、人口統計学者、緊急対応計画者、交通分析者、考古学者、野生生物学者、小売分析者などの多くの GIS 専門家は、高度な空間分析ツールをますます必要としています。 空間統計は、このニーズを満たすのに役立ちます。
空間統計を使用すると、次のことが可能になります:
分布の主要な特性を集計する
統計的に有意な空間的クラスター (ホット スポット/コールド スポット) と空間的外れ値を特定する
全体的なクラスタリングまたは分散のパターンを評価する
フィーチャを類似するグループに分ける
類似する特徴でフィーチャを識別する
空間リレーションシップをモデリングする
主要な特性の集計
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質問 |
ツール |
例 |
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中心はどこか。 |
地理的中心の算出 または 地理的中間地点の算出 |
人口の中心 (集中地域) はどこにあり、時間の経過とともにどのように変化しているか。 |
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最もアクセスしやすいのはどのフィーチャか。 |
新しいサポート センターはどこに設置すべきか。 |
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主要な方向または向きはどれか。 |
冬の主要な風向はどれか。 この地域の断層線はどのような向きにあるか。 |
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フィーチャの分散度、コンパクト性、統合度はどのくらいか。 |
どのギャングが最も広いテリトリーで活動しているか。 どの病原菌が最も広範囲に分布しているか。 動物の目撃情報に基づいて、種がどの程度統合されているか。 |
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方向トレンドがあるか。 |
破片域の向きはどのようなものか。 破片が集中しているのはどこか。 |
統計的に有意なクラスターの特定
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質問 |
ツール |
例 |
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ホットスポットはどこか。 コールド スポットはどこか。 クラスタリングの密度はどのくらいか。 |
または クラスター/外れ値分析 (Anselin Local Moran's I) または 最適化ホット スポット分析 |
富裕層区域と貧困層区域の最も明確な境界はどこか。 生物多様性と生息地品質が最も高いのはどこか。 |
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「外れ値はどこにあるか？」といったデータに関する質問に答えることができます。 |
ロサンゼルス市内で変則的な消費パターンが見られるのはどこか。 |
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リソースを最も効果的に配置するにはどうすればよいか。 |
ホット スポット分析 (Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)) または 最適化ホット スポット分析 |
糖尿病発生率が予想外に高いのはどこか。 住宅火災のうちの台所火災の割合が予想よりも高いのはどこか。 日中に起きた犯罪の空間パターンは夜間に起きた犯罪と同じものか。 |
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問題から最も遠くにあるのはどの位置か。 |
または 最適化ホット スポット分析 |
避難場所はどこに設置すべきか。 |
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最も似ているのはどのフィーチャか。 データの空間ファブリックはどのような外観か。 |
発生したばかりの犯罪に最も類似しているデータベース内の犯罪はどれか。 テスト スコアの明確な空間レジームがあるか。 高いテスト スコアに関連している地域と低いテスト スコアに関連している地域はどこか。 空間、時間、および症状に基づいて同じ発生の一部である可能性が高いのはどの病気のインシデントか。 |
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最も類似している、または最も類似していないのはどのフィーチャか。 |
最も業績の高い店舗と特性が類似しているのはどの位置か。 自社の従業員の給与は、ほぼ同じような他の都市の同等の仕事の給与と比べてどのくらいのレベルか。 データベース内のどの犯罪が、調査対象の犯罪に最もよく一致するか。 |
全体的な空間パターンの評価
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質問 |
ツール |
例 |
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空間的な特性は異なるか。 |
または 平均最近隣 |
最も空間的に集中しているのはどのタイプの犯罪か。 分析範囲全体にわたって最も分散しているのはどの植物種か。 |
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空間パターンは時間の経過とともに変化しているか。 |
富裕層と貧困層の空間的な分離は進んでいるかどうか。 医薬品の購入量に予想外のスパイクがあるか。 時間が経過してもその病気は地理的に固定されたままか、それとも近隣の場所に広がっているか。 封じ込めの取り組みは効果的か。 |
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空間的プロセスは類似しているか。 |
病気の空間パターンは、リスクのある人口の空間パターンを反映しているか。 商業施設での窃盗の空間パターンは、商業施設の空間パターンから逸脱しているか。 |
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データは空間的に相関しているか。 |
回帰残差が統計的に有意な空間的自己相関を示しているか。 |
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空間的なクラスタリングが最も顕著になるのはどの距離か。 |
分析に適したスケールを最もよく反映しているのはどの距離か。 |
モデルのリレーションシップ
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質問 |
ツール |
例 |
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相関はあるか。 リレーションシップの強度はどのくらいか。 最も一貫性のある予測因子はどの変数か。 リレーションシップは分析範囲全体で一貫しているか。 |
一般化線形回帰分析、予備回帰分析、地理空間加重回帰分析 (GWR)、および マルチスケール地理空間加重回帰分析 (MGWR) |
学歴と所得の間のリレーションシップはどのようなものか。 リレーションシップは分析範囲全体で一貫しているか。 公共物破壊と空き巣の間に正のリレーションシップがあるか。 適切に指定された回帰モデルを得られるのは、候補となる説明変数のどの組み合わせか。 水域フィーチャに近いほど疾患が増加するか。 |
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特定の結果に寄与していると考えられるのはどの因子か。 他のどの場所で同様な応答が得られるか。 |
一般化線形回帰分析、予備回帰分析、地理空間加重回帰分析 (GWR)、マルチスケール地理空間加重回帰分析 (MGWR)、および フォレストベースおよびブースト分類と回帰分析 |
森林火災の高い頻度を説明する主要な変数はどれか。 どのような人口学的特性が公共交通機関の高い利用率の一因となっているか。 絶滅危惧種を再野生化するために保護する必要があるのはどの環境か。 |
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抑止対策が最も効果を発揮するのはどこか。 |
一般化線形回帰分析、地理空間加重回帰分析 (GWR)、マルチスケール地理空間加重回帰分析 (MGWR)、および フォレストベースおよびブースト分類と回帰分析 |
子供たちが一貫して高いテスト スコアを達成しているのはどこか。 どのような特性が関連付けられているか。 各特性が最も重要なのはどこか。 どのような要因が予想外に高い交通事故の発生比率と関連しているか。 どの要因がそれぞれの事故多発位置で最も強い予測因子となっているか。 |
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パターンはどのように変化する可能性があるか。 準備のために何ができるか。 |
緊急通報のホット スポットはどこか。 どの変数が効果的に通報量を予測するか。 将来の予測に基づき、予想される緊急応答リソースに対する要求はどのようなものか。 |
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この位置がホット スポットであるのはなぜか。 この位置がコールド スポットであるのはなぜか。 |
一般化線形回帰分析、マルチスケール地理空間加重回帰分析 (MGWR) および 地理空間加重回帰分析 (GWR) |
特定の地域でがん発生率が非常に高いのはなぜか。 一部の地域で識字率が低いのはなぜか。 若くして亡くなる人が後を絶たない場所が米国内にあるか。 それはなぜか。 |
GIS では、さまざまな手法で空間データを分析できます。 視覚的な分析だけで十分な場合は、マップを作成し、判断を下すのに必要なすべての情報を明らかにします。 しかし、マップだけで結論を出すことが困難な場合もあります。 地図製作者は、マップを構築する際に、含めるフィーチャや除外するフィーチャ、フィーチャのシンボル表示方法、選択される分類の閾値 (フィーチャを明るい赤または淡いピンクのいずれで表示するかを決める)、タイトルの言葉などの選択を行います。 これらのカートグラフィック エレメントは、分析対象の問題のコンテキストと範囲を伝えるのに役立ちますが、表示される内容の特性を変化させることもあり、その結果、解釈を変えてしまう可能性があります。 空間統計は、主観的な要素を一部排除して、より直接的に空間パターン、トレンド、プロセス、およびリレーションシップを把握するのに役立ちます。 分析的な質問が特に難しい場合や、分析の結果として下される決定が極めて重要な場合は、データと問題のコンテキストをさまざまな視点から調べることが重要です。 空間統計では、空間データ分析に対する視覚的でカートグラフィックな従来の (非空間的な) 統計手法を効果的に補完および強化できる強力なツールを提供します。
参考資料
Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2. Esri Press, 2005.
https://www.esriurl.com/spatialstats で、空間統計ツールの使用に関するすべての資料の最新リストを入手できます。