Оценка чувствительности атрибута неопределенности (Инструменты Пространственная статистика)

Краткая информация

Измеряет стабильность результатов анализа путем сравнения исходных результатов анализа с результатами нескольких запусков инструмента с использованием смоделированных данных. Смоделированные данные учитывают неопределенность в одной или нескольких переменных анализа. Поддерживаются три типа неопределенности атрибута: предел погрешности, доверительные границы и процент от исходного значения атрибута.

Более подробно о работе инструмента Оценка чувствительности атрибута неопределенности

Иллюстрация

Использование

• Для параметра Объекты результатов анализа требуются результаты анализа из одного из следующих инструментов набора Пространственная статистика:

  • *Анализ горячих точек (Getis-Ord Gi)**

  • Анализ кластеров и выбросов (Anselin Локальный индекс Морана I)

  • Оптимизированный анализ горячих точек

  • Оптимизированный анализ выбросов

  • Обобщенная линейная регрессия

  • Пространственная автокорреляция (Глобальный индекс Морана I)

  • Вычислить составной индекс

• Инструмент создает выходной составной слой со слоями, диаграммами и всплывающими окнами, в которых сравнивается, как исходный анализ отличается от различных моделируемых запусках.

• Результаты этого инструмента зависят от типа проводимого анализа следующим образом:

  • Для Анализа горячих точек, Оптимизированного анализа горячих точек, Анализа кластеров и выбросов, а также Оптимизированного анализа выбросов инструмент предоставляет копию исходных результатов анализа и слой, на котором выделены местоположения, дающие результат, отличный от исходного анализа, по крайней мере, в 80 процентах моделируемых запусков.

  • Для Обобщенной линейной регрессии инструмент предоставляет копию исходных результатов анализа и таблицу, содержащую результаты каждого моделирования. Таблица содержит диаграммы для визуализации результатов регрессии (распределение R-квадрат, статистика Жака-Бера и коэффициенты) по моделируемым запускам.

  • Для Пространственной автокорреляции (Глобальный индекс Морана I) инструмент предоставляет копию входных объектов анализа и таблицу, содержащую результаты каждого моделирования. Таблица содержит диаграммы для визуализации результатов z-оценки и глобального индекса Морана I по моделируемым запускам.

  • Для Вычислить составной индекс, инструмент предоставляет составной слой для всех результатов постобработки с соответствующими слоями для представления объектов, которые считаются нестабильными.

    Подробнее об определениях нестабильности для результатов индекса.

• Моделирование, которое будет выполняться инструментом, настраивается с использованием следующих параметров:

  • Тип неопределенности — задает способ измерения неопределенности атрибутов и диапазон возможной неопределенности для моделируемых данных. Например, поле предела погрешности может использоваться для обозначения неопределенности в значениях переменных анализа.

  • Метод моделирования — определяет способ, которым будут сгенерированы смоделированные данные с использованием различных статистических распределений. Например, опция Нормальный для параметра Метод моделирования будет генерировать смоделированные значения с использованием нормального распределения. Исходным значением атрибута будет среднее, а параметр Тип неопределенности (предел погрешности) определяет средне-квадратическое отклонение.

  

  Метод нормального моделирования генерирует смоделированные значения с использованием нормального распределения. Если для Типа неопределенности выбран Предел погрешности, то среднее значение распределения является исходным значением атрибута, а стандартное отклонение - пределом погрешности.

• Параметр Пределы данных моделирования позволяет вам дополнительно настраивать имитацию. Используйте этот параметр, чтобы предотвратить получение данных моделирования, которые не будут иметь смысла при анализе, например отрицательных значений, когда переменной анализа является процент населения, живущего за чертой бедности.

• Инструмент считывает метаданные значения параметра Объекты результатов анализа

  чтобы идентифицировать инструмент анализа, с помощью которого был создан слой. Если для слоя было запущено несколько инструментов, будет показан самый последний инструмент.

Параметры

• Dialog
• Python

Подпись	Объяснение	Тип данных
Объекты результата анализа	Класс пространственных объектов, содержащий выходные результаты анализа, полученные от инструмента пространственной статистики. Поддерживаются только определенные инструменты. Это результат анализа, который будет оцениваться на предмет стабильности.	Feature Layer
Выходные объекты	Выходные данные, которые будут содержать копию исходных результатов анализа и поля, обобщающие стабильность анализа для каждого объекта.	Feature Class
Выходная таблица моделирования	Выходная таблица, которая будет содержать поля, обобщающие стабильность анализа.	Table
Входные объекты анализа (Дополнительный)	Входные объекты, которые были использованы в анализе, создавшем итоговые объекты анализа.	Feature Layer
Тип неопределенности (Дополнительный)	Задает способ измерения неопределенности атрибута. Предел погрешности–Входной класс пространственных объектов исходного анализа содержит поле с используемым симметричным пределом погрешности для каждого объекта. Верхняя и нижняя границы–Входной класс пространственных объектов исходного анализа содержит поле с используемыми нижней и верхней границами для каждого объекта. Границы могут быть асимметричными по отношению к значению переменной анализа объектов. Процент выше и ниже–Переменная анализа будет скорректирована на процент, указанный в параметре Процент ниже и процент выше.	String
Поле Предел погрешности (Дополнительный)	Поле, содержащее предел погрешности (MOE) переменной анализа. MOE используется для построения симметричного распределения, на основе которого будут сгенерированы смоделированные значения. Столбцы таблицы значений: Analysis Variable–The analysis variable. Margin of Error Field–The margin of error field.	Value Table
Поле Нижняя и верхняя границы (Дополнительный)	Поля, содержащие нижнюю и верхнюю границы для переменной анализа. Значения будут сгенерированы между нижней и верхней доверительными границами. Столбцы таблицы значений: 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
Значения Процент ниже и Процент выше (Дополнительный)	Процент от исходного значения атрибута, который будет вычтен и добавлен к исходному значению переменной анализа для создания диапазона значений для моделирования. Столбцы таблицы значений: 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
Число моделирований (Дополнительный)	Число моделирований, которые будут выполнены.	Long
Метод моделирования (Дополнительный)	Определяет распределение вероятностей, которое будет использоваться для моделирования данных. Нормальное–Используется нормальное распределение. Используется по умолчанию. Равномерное–Используется равномерное распределение. Треугольное–Используется треугольное распределение.	String
Рабочая область для результатов моделирования (Дополнительный)	Существующая рабочая область, где будут храниться результаты анализа каждого моделирования. Рабочая область может быть папкой или базой геоданных.	Workspace
Пределы данных моделирования (Дополнительный)	Нижний и верхний пределы для моделируемых значений. Все смоделированные значения будут находиться в этих пределах. Например, для значений количества или процентов используйте нижний предел, равный нулю, чтобы гарантировать отсутствие отрицательных значений количества или процентов. Столбцы таблицы значений: 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
Доверительный уровень предела погрешности (Дополнительный)	Доверительный уровень для предела погрешности. Например, если пределы погрешности были рассчитаны на основе 95-процентных доверительных интервалов, укажите значение 95.	Long

Производные выходные данные

Подпись	Объяснение	Тип данных
Выходной составной слой	Составной слой выходных данных.	Group Layer
Рабочая область для результатов моделирования	Рабочая область, где будут храниться результаты анализа каждого моделирования. Рабочая область может быть папкой или базой геоданных.	Workspace

Параметры среды

Выходная система координат, Генератор случайных чисел

Информация о лицензировании

• Basic: Да
• Standard: Да
• Advanced: Да

Связанные разделы

• Обзор группы инструментов Оценка чувствительности
• Поиск инструмента геообработки
• Как работает анализ горячих точек (Getis-Ord Gi*)
• Анализ кластеров и выбросов (Anselin Локальный индекс Морана I)
• Как работает Оптимизированный анализ горячих точек
• Как работает оптимизированный анализ выбросов
• Как работает обобщённая линейная регрессия (ОЛР)
• Как работает пространственная автокорреляция (Глобальный индекс I Морана)
• Вычислить составной индекс