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ArcGIS 10空间统计工具介绍Esri中国（北京）有限公司2011年8月本文档由Ｅｓｒｉ中国（北京）有限公司客户与合作伙伴支持部撰写，由Ｅｓｒｉ中国（北京）有限公司对相关技术内容负责。
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－－－－－－－－版本修订记录－－－－－－－－ ArcGIS 的空间统计工具箱包含一系列用于分析空间分布、模式、过程和关系的统计工具。
尽管空间统计和非空间统计（传统的统计方法）在概念和目标方面可能存在相似性，但空间统计具有其固有的独特性，因为它们是专门为处理地理数据而开发的。
与传统的非空间统计分析方法不同，空间统计方法是将地理空间（邻域、区域、连通性和/或其他空间关系）直接融入到数学逻辑中。
您可以使用空间统计工具箱中的工具对空间分布的显著特征进行归纳（例如，确定平均中心或总体方向趋势）、识别具有统计显著性的空间聚集（热点/冷点）或空间异常值、评估总体的聚集或离散模式，以及建立空间关系模型。
空间统计工具箱包含以下工具集：（1）分析模式工具集，用于评估要素（或与要素关联的值）的空间模式：聚集？离散？随机？（2）实用工具工具集，用于执行面积计算、最小距离评估、变量和几何的导出、空间权重文件的转换等；（3）度量地理分布工具集，用于判定中心在哪里？形状和方向如何？要素离散态势？（4）渲染工具集，用于渲染分析结果；（5）空间关系建模工具集，利用回归分析来建立数据关系模型，以及构建空间权重矩阵；（6）聚类分布制图工具集，用于标识具有统计显著性的热点、冷点或空间异常值。
借助空间统计，您可以完成以下任务：（1）汇总某一分布模式的关键特征；（2）标识具有统计显著性的空间聚集（热点/冷点）和空间异常值；（3）评估总体的聚集或离散模式；（4）建模空间关系。
arcgis均值法计算公式
（原创版）
目录
1.介绍 ArcGIS
2.均值法的定义和应用
3.ArcGIS 中均值法的计算公式
4.均值法的应用示例
正文
ArcGIS 是一款专业的地理信息系统（GIS）软件，广泛应用于地理空间数据的创建、管理、分析和显示。
在 GIS 领域，均值法是一种常见的空间分析方法，用于计算地理要素的平均值。
通过均值法，我们可以更好地了解地理要素的空间分布规律，为决策提供科学依据。
均值法是指在地理空间数据中选取一定数量的样本，然后计算这些样本的平均值。
在 ArcGIS 中，均值法的计算公式通常如下：均值 = （样本 1 + 样本 2 + … + 样本 n）/ n
其中，样本 1、样本 2 等表示选取的 n 个样本的值，n 表示选取的样本数量。
通过这个公式，我们可以计算出地理要素的平均值。
举个例子，假设我们要计算一个区域内房价的均值。
首先，我们需要在 ArcGIS 中获取该区域的房价数据，然后选择一定数量的样本，计算这些样本的平均房价。
最后，我们得到该区域的房价均值。
这个均值可以帮助我们了解该区域的房价水平，为购房决策提供参考。
需要注意的是，均值法只适用于数值型地理要素，例如房价、人口密度等。
对于非数值型地理要素，如行政区划、地类等，需要采用其他方法进行分析。
总之，ArcGIS 中的均值法是一种常用的空间分析方法，通过计算地
理要素的平均值，可以帮助我们更好地了解地理要素的空间分布规律。
arcgis表达式公式ArcGIS表达式公式是一种用于在ArcGIS软件中进行空间数据分析和地图制作的工具。
它可以帮助用户根据特定的条件和规则对数据进行筛选和计算，以实现各种地理分析和可视化效果。
本文将介绍几个常用的ArcGIS表达式公式，并说明其具体用途和实际应用。
1. "字段名" = '数值'：这个公式的作用是筛选出某个字段中数值等于指定数值的数据。
例如，如果我们有一个城市人口数据的图层，其中有一个字段叫做"人口数量"，我们可以使用这个公式来筛选出人口数量等于某个特定数值的城市。
这个公式在地理分析、人口统计等领域非常有用。
2. "字段名" > '数值1' AND "字段名" < '数值2'：这个公式的作用是筛选出某个字段中数值在指定范围内的数据。
例如，如果我们有一个土地利用数据的图层，其中有一个字段叫做"土地面积"，我们可以使用这个公式来筛选出土地面积在某个特定范围内的土地类型。
这个公式在土地规划、资源管理等领域非常有用。
3. "字段名" LIKE '关键词'：这个公式的作用是筛选出某个字段中包含指定关键词的数据。
例如，如果我们有一个商店位置数据的图层，其中有一个字段叫做"商店名称"，我们可以使用这个公式来筛选出商店名称中包含某个特定关键词的商店。
这个公式在市场分析、营销策划等领域非常有用。
4. "字段名1" + "字段名2"：这个公式的作用是计算两个字段的数值之和。
例如，如果我们有一个学生成绩数据的图层，其中有两个字段分别叫做"数学成绩"和"英语成绩"，我们可以使用这个公式来计算每个学生的总成绩。
这个公式在教育评估、学生成绩分析等领域非常有用。
arcgis均值法计算公式一、引言在地理信息系统（GI S）领域，均值法是一种常用的空间分析方法，用于计算指定区域内某一属性值的平均数。
A r cG IS作为一种强大的GI S软件工具，为用户提供了丰富的数据分析功能，其中也包括了均值法的计算公式和实现方法。
本文将给出ar cg is均值法计算公式的详细介绍和使用指南。
二、均值法概述均值法是一种统计学上常用的方法，它用于确定某个区域内某个属性值的平均水平。
在地理空间分析中，我们常常需要计算指定区域内的平均数，以便更好地理解和描述地理现象。
均值法通过对区域内所有点或像元属性进行求和，并除以所涉及的像元或点的数量来计算平均数。
三、a r c g i s均值法的计算公式在A rc GI S中，计算某一属性在指定区域内的均值，可以通过使用相关工具和函数来实现。
根据数据类型和分析需求的不同，可以选择不同的函数或工具来进行计算。
以下是其中几种常用的方法：1.Z o n a l S t a t i s t i c s工具Z o na l S ta ti st ic s工具是A rc GI S提供的一种用于计算指定区域内统计信息的工具。
其中，Z on al Me an函数可用于计算指定区域内栅格数据的均值。
Zo na lM ean函数的计算公式为：均值=区域内像元值的总和/区域内像元数量2.S u m m a r y S t a t i s t i c s工具S u mm ar yS ta ti st ics工具也是A rc GI S提供的一种用于计算统计信息的工具。
其中，可以选择Me an函数来计算指定区域内的平均值。
S u mm ar yS ta ti st ics工具的计算公式为：均值=属性值的总和/属性值的数量四、使用指南要使用a rc gi s进行均值法计算，按照以下步骤进行：1.打开Ar cG IS软件，并加载需要进行计算的空间数据。
2.在A rc GI S工具箱中选择适当的工具，如Z on al St at is ti cs或S u mm ar yS ta ti st ics。
ARCGIS空间分析基本操作一、实验目的1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。
空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。
它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。
在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。
有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。
两种数据格式间可以进行转换。
空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。
空间分析是地理信息系统的主要特征。
空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。
空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。
空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。
空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。
空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。
通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。
gis空间分析原理与方法GIS（地理信息系统）是一种以地理空间数据为基础，利用计算机技术进行数据管理、空间分析和空间可视化的系统。
GIS空间分析是GIS系统中最核心和重要的功能之一，它基于地理空间数据，通过一系列的理论和方法，揭示地理现象之间的空间关系和规律。
本文将介绍GIS空间分析的原理和方法。
一、GIS空间分析的原理GIS空间分析的原理包括空间对象和空间关系。
1. 空间对象在GIS中，地理空间数据可以表示为不同的空间对象，如点、线、面等。
每个空间对象都有其特定的几何形状和属性信息。
2. 空间关系空间关系指的是空间对象之间的相对位置和相互作用。
常见的空间关系有邻接关系、包含关系、重叠关系等。
空间关系能够帮助我们理解地理现象之间的联系和相互影响。
二、GIS空间分析的方法GIS空间分析方法包括空间查询、空间统计、空间插值和空间模型等。
1. 空间查询空间查询是根据特定的空间条件，在地理空间数据集中提取与条件匹配的数据信息。
常见的空间查询操作有点查询、线查询和面查询等。
2. 空间统计空间统计是通过对地理空间数据的属性信息进行统计和分析，揭示地理现象的空间分布和规律。
常见的空间统计方法有点密度分析、热力图和聚类分析等。
3. 空间插值空间插值是通过已知的有限样本点，推算未知位置处的属性值。
常见的空间插值方法有反距离加权插值法、克里金插值法和样条插值法等。
4. 空间模型空间模型是对地理现象和过程进行建模和模拟，从而预测和分析未来的空间变化。
常见的空间模型有流域模型、土地利用模型和城市增长模型等。
三、GIS空间分析的应用GIS空间分析在各个领域都有广泛的应用，如城市规划、环境保护、农业管理和风险评估等。
1. 城市规划GIS空间分析可以帮助城市规划师分析和评估不同用地类型之间的空间关系，进行最优用地布局和交通规划。
2. 环境保护GIS空间分析可以用于环境监测和评估，分析污染源的扩散范围和影响程度，制定环境保护措施和应急预案。
“空间统计”工具箱概述ArcGIS 10此空间统计工具箱包含用于分析空间分布、模式、过程和关系的统计工具。
尽管空间统计和非空间统计（传统统计方法）在概念和目标方面可能存在某些相似性，但空间统计具有独特性，因为它们是专门为处理地理数据而开发的。
与传统的非空间统计分析方法不同，空间统计方法是将空间（邻域、区域、连通性和/或其他空间关系）直接融入到数学中。
可以使用“空间统计”工具箱中的工具对空间分布的显著特征进行汇总（例如，确定平均中心或总体方向趋势）、识别具有统计显著性的空间聚类（热点/冷点）或空间异常值、评估聚类或离散的总体模式以及建立空间关系模型。
此外，对于使用 Python 编写的工具提供了源代码，以便于您学习、修改、扩展和/或与他人共享这些工具或其他分析工具。
注意:只要分析中涉及距离（对于空间统计总是如此），就应使用投影坐标系（而不是基于度、分、秒的地理坐标系）对数据进行投影。
工具集描述分析模式这些工具可用于评估要素（或与要素关联的值）是形成一个聚类空间模式、离散空间模式还是随机空间模式。
聚类分布制图这些工具可用于识别具有统计显著性的热点、冷点或空间异常值。
度量地理分布这些工具可以解决以下问题：中心在哪里？形状和方向如何？这些要素的离散程度如何？空间关系建模这些工具可利用回归分析来建立数据关系模型，也可以构建空间权重矩阵。
渲染这些工具可用于渲染分析结果。
工具这些实用工具可执行多种杂项功能：计算面积、评估最小距离、导出变量和几何、转换空间权重文件和采集重合点。
“空间统计”工具集其他资源：•Mitchell, Andy.《ESRI GIS 分析手册（第 2 卷）》。
ESRI 出版社，2005。
•空间统计简介，免费的ESRI 虚拟校园 Web 研讨会。
•回归分析基本知识，免费的ESRI 虚拟校园 Web 研讨会。
•ArcUser Online文章：犯罪、健康、房地产、回归分析。
•教程：GIS 教程 II、热点分析、回归分析。
•博客文章：空间模式分析的热点是什么？、回归分析基本知识。
“分析模式”工具集概述ArcGIS 10识别地理模式对于理解地理现象非常重要。
尽管您可以通过对要素绘图来了解它们的总体模式及其关联值，但通过计算统计数据能够将模式量化。
这样更便于比较不同分布方式或不同时段的模式。
通常会先使用“分析模式”工具集中的工具进行初始分析，然后再进行更深入的分析。
例如，可以使用空间自相关工具来确定在哪个距离处促进空间聚类的过程最明显，则可能有助于您选择一个适当的距离（分析规模）来深入研究热点（热点分析）。
“分析模式”工具集中的工具都采用推论式统计，它们以零假设为起点，假设要素或与要素相关的值都表现成空间随机模式。
然后它们再计算出一个p 值用来表示零假设的正确概率（观测到的模式只不过是完整空间随机性的许多可能版本之一）。
您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。
“分析模式”工具可提供对宏观空间模式进行量化的统计数据。
这些工具可以解答“数据集中的要素或与数据集中要素关联的值是否发生空间聚类？”之类的问题。
下表列出了可用的工具，并对每个工具进行了简要描述。
工具描述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。
可从结果窗口访问结果。
高/低聚类使用 Getis-Ord General G 统计可度量高值或低值的聚类程度。
可从结果窗口访问结果。
空间自相关根据要素位置和属性值使用 Global Moran's I 统计量测量空间自相关性。
可以从结果窗口访问结果。
多距离空间聚类分析（Ripley's K 函数）确定要素（或与要素相关联的值）是否显示某一距离范围内统计意义显著的聚类或离散。
“分析模式”工具相关主题“空间统计”工具箱概述版权所有© 1995-2010 Esri. 保留所有权利。
空间自相关(Global Moran's I) (空间统计)ArcGIS 10汇总根据要素位置和属性值使用 Global Moran's I 统计量测量空间自相关性。
可以从结果窗口访问结果。
了解有关空间自相关 (Global Moran's I) 工作原理的详细信息图示用法•“空间自相关”工具将返回五个值：Moran's I 指数、预期指数、方差、z 得分及 p 值。
通过结果窗口可访问这些值，也可以将这些值作为派生输出值传递，以满足模型或脚本中的潜在使用需要。
或者，此工具会创建一个 HTML 文件，其中包含结果的图形汇总。
双击结果窗口中的 HTML 文件，将在默认的 Internet 浏览器中打开该 HTML 文件。
右键单击结果窗口中的消息条目并选择查看后，将在消息对话框中显示结果。
如果在前景中执行此工具，还将在进度对话框中显示输出值。
•注意:o当此工具是自定义模型工具的一部分时，如果在运行工具之前将HTML 链接设置为模型参数，则 HTML 链接将仅在结果窗口中显示。
o为了获得 HTML 图形的最佳显示效果，请确保已将监视器设置为96 DPI。
•在给定一组要素及相关属性的情况下，“空间自相关”工具将评估所表达的模式是聚类模式、离散模式还是随机模式。
使用 z 得分或 p 值指示统计显著性时，如果 Moran's I 指数值为正则指示聚类趋势，如果 Moran'sI 指数值为负则指示离散趋势。
•Global Moran's I 工具通过计算 z 得分和 p 值来指示您是否可以拒绝零假设。
此种情况下，零假设表示要素值随机分布于研究区域中。
•z 得分基于随机化零假设进行计算。
有关 z 得分的详细信息，请参阅什么是 z 得分？什么是 p 值？•输入字段应包含多种值。
计算该统计数据要求待分析的变量存在一定程度的变化；例如，如果所有输入都是 1 便无法求解。
如果要使用此工具分析事件数据的空间模式，应考虑聚合事件数据。
•基于欧氏距离或者曼哈顿距离的计算需要投影数据来准确测量距离。
•在 ArcGIS 10 中，将不再自动显示任选的图形输出。
而是将创建 HTML 文件汇总结果。
要查看结果，请在结果窗口中双击 HTML 文件。
在 ArcGIS10 之前创建的使用此工具的自定义脚本或模型工具可能需要重新构建。
要重新构建这些自定义工具，请打开这些工具，移除以图形方式显示结果参数，然后重新保存。
•对于线和面要素，会在距离计算中使用要素质心。
对于多点、折线(polyline) 或由多部分组成的面，使用所有要素部分的加权平均中心来计算质心。
点要素的加权项是 1，线要素的加权项是长度，而面要素的加权项是面积。
•空间关系的概念化参数的选择应反映要分析的要素之间的固有关系。
对要素在空间中以彼此交互方式构建的模型越逼真，结果就越准确。
查看这些建议。
以下是一些额外提示：o FIXED_DISTANCE_BAND距离范围或距离阈值参数的默认值用于确保每个要素至少拥有一个相邻要素，这一点十分重要。
但通常，此默认值并不是适用于分析的最合适的距离。
要了解有关距离范围或距离阈值参数的详细信息，请单击此处。
o INVERSE_DISTANCE 或者 INVERSE_DISTANCE_SQUARED如果针对距离范围或距离阈值参数输入 0，则所有要素均将视为所有其他要素的相邻要素；如果将此参数留空，则将采用默认距离阈值。
如果距离权重小于 1 将会变得不稳定。
对于分隔距离小于一个单位的要素的权重（常见于地理坐标系投影）为 1。
警告:如果选择使用任何基于反距离的空间概念化方法（INVERSE_DISTANCE、INVERSE_DISTANCE_SQUARED 或者ZONE_OF_INDIFFERENCE），则不建议对具有地理坐标系投影的要素进行分析。
对于这些“反距离”选项，为避免产生除数为零的情况，任何重合两点的权重值均将指定为 1。
这样便可确保将要素包含在分析之内。
•空间关系的概念化参数的附加选项在使用生成空间权重矩阵或者生成网络空间权重工具时可用。
要利用这些附加选项，请使用上述工具之一构造空间权重矩阵文件，然后进行分析；为空间关系的概念化参数选择GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE；为权重矩阵文件参数指定到您创建的空间权重文件的路径。
•地图图层可用于定义输入要素类。
在使用带有选择内容的图层时，分析只会包括所选的要素。
注意:o当此工具是自定义模型工具的一部分时，如果在运行工具之前将HTML 链接设置为模型参数，则 HTML 链接将仅在结果窗口中显示。
o为了获得 HTML 图形的最佳显示效果，请确保已将监视器设置为96 DPI。
如果为权重矩阵文件提供 .SWM 或 .swm 扩展名，则此工具将预期通过使用生成空间权重矩阵或生成网络空间权重工具创建的空间权重矩阵文件。
否则，此工具将预期ASCII 格式的空间权重矩阵文件。
在某些情况下，工具行为将根据所使用的空间矩阵文件类型的不同而有所区别：o ASCII 格式的空间权重矩阵文件：▪权重“按原样”使用。
缺失的要素与要素之间的关系被视为零。
▪如果对权重进行了行标准化，则选择集的分析结果很有可能不正确。
如果需要对选择集运行分析，则通过以下方法将ASCII 空间权重文件转换为 .swm 文件：将 ASCII 数据读入表，然后将 CONVERT_TABLE 选项与生成空间权重矩阵工具结合使用。
o.SWM 格式的空间权重矩阵文件▪如果对权重进行了行标准化，则会将其选择集重新标准化。
否则将“按原样”使用权重。
•使用ASCII 格式的空间权重矩阵文件运行您的分析会占用大量内存。
如果要分析的要素超过 5000 个，则考虑将 ASCII 格式的空间权重矩阵文件转换为.swm 格式的文件。
首先，将 ASCII 权重置入一个带格式的表中（例如，使用 Excel）。
接下来运行生成空间权重矩阵工具，并使用空间关系的概念化参数的 CONVERT_TABLE。
输出将是 .swm 格式化的空间权重矩阵文件。
•对于面要素，几乎总是需要为标准化参数选择行。
如果每个要素所具有的邻域数目由聚合方案或者采样过程决定，而不是反映您所分析的变量的实际空间分布，则行标准化将减少偏移。
•空间关系建模帮助主题提供了有关此工具的参数的附加信息。
警告:在使用 shapefile 时，请注意 shapefile 无法存储空值。
根据非shapefile 输入创建 shapefile 的工具或其他过程可能会将空值存储（或解析）为零。
这会产生意外的结果。
另请参阅shapefile 输出的地理处理注意事项。
遗留问题:在 ArcGIS 9.2 版本中，“全局”标准化选项已被移除。
