“地统计分析”的版本间的差异
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2018年9月24日 (一) 17:17的版本
地统计学，是专注于空间或时空数据分析的统计学分支。地统计学认为各统计变量与空间或时间要素不一定是完全随机或完全独立的，进而研究二者之间的关系；因此，地统计学对于样本数据，除了计算变量的均值、方差等统计量外，还需要计算变量的空间变异结构。
概述
- 地统计学，是指以具有空间分布特点的区域化变量理论为基础，研究自然现象的空间变异与空间结构的一门学科。它是针对像矿产、资源、生物群落、地貌等有着特定的地域分布特征而发展的统计学。由于最先在地学领域应用，故称地统计学。地统计学的主要理论是统计学家马特龙创立的，经过不断完善和改进，目前已成为具有坚实理论基础和实用价值的数学工具。
应用
- 地统计学的应用范围十分广泛，不仅可以研究空间分布数据的结构性和随机性、空间相关性和依赖性、空间格局与变异，还可以对空间数据进行最优无偏内插，以及模拟空间数据的离散性及波动性。地统计学由分析空间变异与结构的变异函数及其参数和空间局部估计的克里金（Kriging）插值法两个主要部分组成，目前已在地球物理、地质、生态、土壤等领域应用。
- 地统计分析常用于插值预测，即根据已知的观测点位置、观测值数据，预测区域内该变量的变化趋势；
- 更为直观的案例，如：依据各气象站观测的温度、气压、PM2.5数据，通过插值的方法，获取区域内无气象站的其他地点的各项数据；
上手
- 运用地统计学进行空间分析包括以下几个步骤：数据探索性分析、空间连续性的量化模型、未知点属性值得估计、对未知点局部及空间整体不确定性的预测。用户可以根据自己的需要截止到中间某一项。
ArcGIS 地统计分析扩展模块
- ArcGIS的地统计分析扩展模块，通过利用确定性插值方法和地统计方法对表面进行建模，是一个功能强大、简单易用的数据分析与表面建模工具。
- 包括三个部分：探索性空间数据分析（ESDA）、地统计向导、Geostatistical Analyst工具箱。
