ArcGIS高/低聚类(Getis-Ord General G)——探究人口空间格局的20年变迁

news2024/11/15 14:02:25

先了解什么是高/低聚类?

高/低聚类 (Getis-Ord General G) 统计是一种用于检测空间数据中是否存在高值或低值聚类的统计方法,这种方法可以帮助我们理解数据点在空间上是否呈现某种聚集模式。

白话版:一句话就是判断数据在空间上有没有聚集。

高/低聚类 (Getis-Ord General G) 和空间自相关 (Global Moran's I) 工具的零假设都具有完全空间随机性 (CSR);即在数据集的要素中值是随机分布的。

Getis-Ord General G统计的关键概念

  • p 值当p值较小(通常小于0.05或0.01),并且在统计学上显著时,可以拒绝零假设。这表明数据中的高值或低值并非随机分布,而是存在聚类现象。
  • z 得分如果z得分值为正数,这表明观测到的General G指数大于期望的General G指数,即高值在研究区域中聚类;如果z得分值为负数,这表明观测到的General G指数小于期望的General G指数,即低值在研究区域中聚类。即正的z得分表明高值聚类的存在,负的z得分表明低值聚类的存在。
  • General G 观测值:General G指数提供了一个关于数据集中高值或低值聚类强度的定量估计。

本篇文章着重介绍高/低聚类 (Getis-Ord General G),通过人口普查数据来看我们人口分布在空间上是否存在高值或低值聚类,我们这里用了2000-2020年这20年的三次人口普查数据,数据来源国家统计局:普查数据 - 国家统计局 (stats.gov.cn),

我们打开工具箱,在【空间统计工具】——>【分析模式】——>【高/低聚类】;

输入要分析的图层和需要判断空间相关性的要素字段,另外最好勾选生成报表,这样我们对空间自相会有直观的了解,标准化选:ROW,空间关系的概念化选:INVERSE_DISTANCE 意为:与远处的要素相比,附近的邻近要素对目标要素的计算的影响要大一些,更多空间关系类型可以参考官方文档:高/低聚类(Getis-Ord General G) (空间统计)—ArcMap | 文档 (arcgis.com);

点击确定,生成结果会在下面这个文件夹路径生成,每个人的默认保存路径不同,可以自行查看;

打开这个General G结果.html 的文件,该文件将在默认的浏览器中打开,结果返回四个值:General G 观测值、General G 期望值、z 得分以及 p 值;

General G 观测值、General G 期望值、z 得分及 p 值四个值的关系到底怎么看,先看谁?

结合我们上篇Moran's I 指数的分析流程和官方文档可以发现,他们对于p 值、z 得分的观测原理是一致的,

  • p 值用于判断空间自相关性的显著性,帮助我们决定数据是否可以用;
  • z 值用于评估当z得分为正时表明高值聚类的存在,当z得分为负时表明低值聚类的存在;
  • General G指数用来衡量高值或低值的聚类程度。

那说了这么多,图上的4这个值合起来代表什么意思?

  1. General G 观测值: 这个数值表示实际计算得到的General G指数。它是一个介于0和1之间的值,用来衡量高值或低值的聚类程度。

  2. General G 期望值: 这个数值表示在零假设下(即不存在高值或低值聚类)预期得到的General G指数。

  3. z 得分: z得分是用来评估观测值与期望值之间差异的一个标准化指标。正值意味着观测值高于期望值且表明高值聚类的存在,负值则表示低于期望值且表明低值聚类的存在。

  4. p 值: p值是在给定零假设(即不存在高值或低值聚类)的前提下,观测到当前或更大差异的概率。如果p值很小(例如小于0.05或0.01),那么就可以认为观测到的数据与零假设不一致,从而拒绝零假设。在七普数据中,p值为0.149670,说明p值较大,不能拒绝零假设。

结论:七普的Getis-Ord General G统计结果显示,虽然z得分较高,但p值较大,因此无法拒绝零假设,即不能确定数据中存在显著的高值或低值聚类。

老规矩,再来看一下2010年六普的高/低聚类 (Getis-Ord General G);

2000年五普的高/低聚类 (Getis-Ord General G);

我们可以看出p值在20年前也就是2000年,p值为0.089845,小于0.1,因此我们可以在90%的置信水平上拒绝原假设,即认为数据中存在显著的高值或低值聚类,且z得分为1.696218,正值意味着观测值高于期望值,即高值在研究区域中聚类。

人口分布在高值聚类通常指的是人口密度较高的地区呈现出一定的集群特征,也就是说,在某些特定区域内,人口密度远高于周围其他区域。这些高值聚类区域拥有吸引人口的因素,如良好的就业机会、教育资源、医疗设施、交通便利等。高值聚类反映出城市化过程中的集聚效应,即人们倾向于居住在已经发展成熟的都市区或者中心地带。

文章仅用于分享个人学习成果与个人存档之用,分享知识,如有侵权,请联系作者进行删除。所有信息均基于作者的个人理解和经验,不代表任何官方立场或权威解读。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2070675.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

芯片后端之 PT 使用 report_timing 产生报告 之 -include_hierarchical_pins 选项

今天,我们再学习一点点 后仿真相关技能。 那就是,了解 report_timing 中的 -include_hierarchical_pins 选项。 如果我们仅仅使用如下命令,执行后会发现: pt_shell> report_timing -from FF1/CK -to FF2/d -delay_type max 我们使用命令 report_timing 报出的如上路…

基于Java语言的能源管理系统-水-电-气-热-油-数据采集系统源码

基于Java语言的能源管理系统-水电气热油数据采集系统源码 介绍 能源管理系统能源管理能源管理平台能源管理系统(EMS)能源监测能源管控能源系统能源监控能源预测,适用于高能耗企业能源企业 软件架构 软件功能 数据大屏 使用说明 参与贡献 …

【计算机三级-数据库技术】操作题大题(第八套)

第46题 (1) 1 (2) create table ( a1 int, a6 int, a10 int, Primary Key(a1, a6), Constraint fk_PerOrders Foreign Key (a1) References T1(a1), Constraint fk_PerOrders Foreign Key (a6) References T3(a6) ) 第47题 答案: [1]Pro…

Java语言程序设计——篇十七(3)

🌿🌿🌿跟随博主脚步,从这里开始→博主主页🌿🌿🌿 欢迎大家:这里是我的学习笔记、总结知识的地方,喜欢的话请三连,有问题可以私信🌳🌳&…

聊聊最近大火的《黑神话·悟空》这款游戏

《黑神话悟空》游戏突然成为是一款备受瞩目的游戏,以下是对该游戏的详细介绍: 一、游戏基本信息 开发团队:游戏科学 游戏类型:动作角色扮演游戏(ARPG)背景设定:以中国四大名著之一《西游记》…

我的创作纪念日——128天

目录 机缘 收获 日常 成就 憧憬 机缘 作为一名计算机专业的大学生,我最初接触编程时,像大多数新手一样,充满了好奇与困惑。那时的我,常常在网上寻找答案,渴望能够找到一条通往编程世界的捷径。在浏览CSDN的过程中…

linux 系统备份与恢复方法及解决方案

😀前言 本篇博文是关于 linux 系统备份与恢复,希望你能够喜欢 🏠个人主页:晨犀主页 🧑个人简介:大家好,我是晨犀,希望我的文章可以帮助到大家,您的满意是我的动力&#x…

C语言 | Leetcode C语言题解之第367题有效的完全平方数

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; bool isPerfectSquare(int num) {long long left0;long long rightnum;while(left<right){long long mid(leftright)/2;long long ansmid*mid;if(ans<num){leftmid1;}else if(ans>num){rightmid-1;}else{return true;}}return…

数据结构——冒泡、选择、插入和希尔排序

目录 引言 冒泡排序 1.算法思想 2.算法步骤 3.代码实现 4.复杂度分析 选择排序 1.算法思想 2.算法步骤 3.代码实现 (1)优化前 (2)优化后 4.复杂度分析 插入排序 1.算法思想 2.算法步骤 3.代码实现 4.复杂度分析 希尔排序 1.算法思想 2.算法步骤 3.代码实…

智能手机摄影综评:品牌联名与自建影像品牌的战略分析

随着智能手机摄影技术的飞速发展&#xff0c;各大厂商不仅与知名摄影品牌展开合作&#xff0c;还通过自建影像品牌来提升产品的摄影能力和品牌形象。本文将重点分析小米、华为、荣耀、OPPO、Vivo和苹果在摄影品牌联名与自建影像品牌方面的战略&#xff0c;探讨这些策略如何影响…

【第78课】数据库安全RedisCouchDBH2database未授权访问CVE漏洞

免责声明 本文发布的工具和脚本&#xff0c;仅用作测试和学习研究&#xff0c;禁止用于商业用途&#xff0c;不能保证其合法性&#xff0c;准确性&#xff0c;完整性和有效性&#xff0c;请根据情况自行判断。 如果任何单位或个人认为该项目的脚本可能涉嫌侵犯其权利&#xff0…

数学基础(七)

一、熵 熵代表物体内部的混乱程度。&#xff08;一件事发生的不确定性&#xff09; 熵应用到分类任务中 二、激活函数 Sigmoid函数&#xff1a; Tanh函数&#xff1a; Relu函数&#xff1a; 三、回归分析 回归分析是寻找存在相关关系的变量间的数学表达式&#xff0c;并进行…

Parallels Desktop 19 for Mac 安装虚拟机需要激活吗

Parallels Desktop 19 for Mac 乃是一款适配于 Mac 的虚拟化软件。它能让您在 Mac 计算机上同时运行多个操作系统。您可借此创建虚拟机&#xff0c;并于其中装设不同的操作系统&#xff0c;如 Windows、Linux 或 macOS。使用 Parallels Desktop 19 mac 版时&#xff0c;您可在 …

商业预付费电能管理解决方案

安科瑞徐赟杰 商业预付费电能管理解决方案 大型商业项目的能源消耗量高&#xff0c;一般为住宅的10-15倍&#xff0c;普通公共建筑的3-5倍。作为商业地产的物业管理层&#xff0c;希望他们的用电费用回收越快越好&#xff0c;更进一步的可能需要一个简单便捷的收集、并清楚显…

5步掌握Python Django结合K-means算法进行豆瓣书籍可视化分析

&#x1f393; 作者&#xff1a;计算机毕设小月哥 | 软件开发专家 &#x1f5a5;️ 简介&#xff1a;8年计算机软件程序开发经验。精通Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等技术栈。 &#x1f6e0;️ 专业服务 &#x1f6e0;️ 需求定制化开发源码提…

MAVEN 3.9.1安装

WIN系统MAVEN 3.9.1安装 1. 下载 下载官网地址&#xff1a;Index of /dist/maven/maven-3 (apache.org) 百度网盘&#xff1a; 通过网盘分享的文件&#xff1a;apache-maven-3.9.1-bin.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1VKmxrU5Hg6mbEUc43wjQUw 提取码: aua6 –来自百度网…

Linux云计算 |【第二阶段】SHELL-DAY1

主要内容&#xff1a; Shell概述&#xff0c;编写及执行脚本、Shell变量&#xff08;自定义变量、环境变量、预定义变量、位置变量&#xff09;、数值运算&#xff08;expr工具、$[]、let、bc&#xff09; 一、Shell概述 Shell 是操作系统提供的一种命令行解释器&#xff0c;…

攻防世界-web题型-9星难度汇总-个人wp

TimeKeeper 2024/03/10 16:18 有两周没有打靶场了&#xff0c;这段时间在准备护网的面试&#xff0c;顺便挖了下edu也是挖到了一些漏洞。 言归正传&#xff0c;看看这道题目。进去是一个shop&#xff0c;先注册一个账号尝试注册admin发现操作失败&#xff0c;尝试登录admin …

Unity+Addressable

前期准备 下载一个hfs本地服务器&#xff0c;打开即可 HFS ~ HTTP 文件服务器 (rejetto.com) 1.安装Addressable插件 创建组 2.使用图片创建预制体 放入Addressable Groups内 3.右键 新建组 创建预制体t拖拽放入新建组里 新组命名为Gameobject 简化名称 4.创建一个测试脚本 …

Python和MATLAB梯度下降导图

&#x1f3af;要点 寻找局部最小值普通最小二乘法和随机梯度下降的动量线性回归媒体广告销售光学字符识别和最小化均方误差男女医疗费用最快速下降方向函数优化等高线图可视化共轭梯度下降可视化损失函数、动量、涅斯特洛夫动量、权衰减量化不确定性拓扑结构算法分类中权重归一…