分析模式

分析模式可用于评估一组要素的空间模式是聚类、离散还是随机的。分析模式采用推论式统计，会在进行统计检验时预先建立零假设，假设要素或与要素相关的值都表现为空间随机模式。分析结果会得到一个 p 值，用来表示零假设的正确概率，用以判定是接受"零假设"还是拒绝"零假设"。分析结果过还会得到Z值，用来表示标准差的倍数，用以判定数据是呈聚类、离散或随机。在制定特定决策时可能需要高置信度的数据，这时，计算概率就可能很重要。例如，如果您的决策涉及公众安全或法律，则可能需要用统计证据来证明您的决策的合理性。

通过分析模式可将数据模式量化，先对数据进行初始分析，然后再进行更深入的分析。分析模式提供了空间自相关、高低值聚类、增量空间自相关、平均最近邻四个工具，具体说明如下：

空间自相关：根据要素的空间位置和属性值，通过莫兰指数统计量测量空间自相关性。
高低值聚类：统计可度量高值或低值的聚类程度。
增量空间自相关：测量一系列距离的空间自相关，并选择性创建这些距离及其相应 z 得分的折线图。z 得分反映空间聚类的程度，具有统计显著性的峰值 z 得分表示促进空间过程聚类最明显的距离。这些峰值距离通常为具有“距离范围”或“距离半径”参数的工具所使用的合适值。
平均最近邻：根据每个要素与其最近邻要素之间的平均距离计算其最近邻指数。

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