GIS分析第6章空间统计学分析空间统计学是地理信息系统(GIS)中的一种分析方法，主要用于研究地理现象的空间分布规律以及地理现象之间的空间关联关系。
空间统计学分析提供了一种描述和解释地理现象的方法，可以帮助人们理解和预测地理现象的空间模式和变化趋势。
空间统计学的基本概念包括空间自相关、空间群集、空间分析、空间插值等。
空间自相关指的是地理现象之间的空间关联性，即地理现象在空间上的分布是否存在相关性。
空间群集是指地理现象在空间上的聚集或分散程度，用于描述地理现象的空间模式。
空间分析是对地理现象的空间特征进行定量评估和解释的过程，包括空间相关性和空间差异性的测量和模型构建。
空间插值是通过已知点的观测值推断未知点的值，用于填充数据空白区域或生成连续的表面。
空间统计学的主要方法包括空间自相关分析、空间群集分析、局部空间统计分析和空间插值分析等。
空间自相关分析用于研究地理现象之间的空间关联性，包括全局自相关和局部自相关。
全局自相关是通过计算整个研究区域内地理现象的相关性来评估地理现象的整体空间分布规律；局部自相关是通过计算每个地理现象邻近区域内地理现象的相关性来评估地理现象的局部空间分布规律。
空间群集分析用于研究地理现象的空间模式，包括空间聚集和空间分散。
空间聚集分析通过计算地理现象的相似性指数来判断地理现象是否聚集在一起；空间分散分析通过计算地理现象的离散性指数来判断地理现象是否分散。
局部空间统计分析用于研究地理现象的空间异质性，包括局部自相关和局部群集。
局部自相关分析通过计算每个地理现象邻近区域内地理现象的相关性来评估地理现象的局部空间关联性；局部群集分析通过计算地理现象的局部空间聚集程度来评估地理现象的局部空间模式。
空间插值分析用于推断未知点的值，包括确定性插值和随机插值。
确定性插值通过已知点的观测值进行插值，生成连续的表面；随机插值通过已知点的观测值进行随机抽样，生成概率分布。
在GIS分析中，空间统计学分析能够帮助人们更好地理解和使用地理数据，发现地理现象的空间规律和关联关系，为决策支持和空间规划提供科学依据。
