Kernel Density vom Abschneiden der Symbologie abhalten?

Was ist der Nachteil der Histogramm-Methode bei der Kerndichteschätzung?

führt dies zu einer diskontinuierlichen Form des Histogramms. Die Darstellung der Daten ist schlecht. Die Daten werden unscharf dargestellt und verursachen Störungen. Ein weiterer Nachteil ist die interne Schätzung der Unsicherheit, die durch die Schwankungen in der Größe des Histogramms entsteht.
 

Warum ist die Kerndichteschätzung wichtig?

Die Kernel-Dichte-Schätzung ist ein wichtiges nichtparametrisches Verfahren zur Schätzung der Dichte aus punkt- oder linienbasierten Daten. Sie wurde für verschiedene Zwecke eingesetzt, z. B. zur Glättung von Punkt- oder Liniendaten, zur Risikokartierung und zur Erkennung von Hotspots.
 

Was ist die Kernel-Dichte in Arcgis?

Das Werkzeug Kernel-Dichte berechnet die Dichte von Features in einer Umgebung um diese Features herum. Sie kann sowohl für Punkt- als auch für Linienmerkmale berechnet werden. Mögliche Verwendungszwecke sind z. B. die Ermittlung der Dichte von Häusern, Kriminalitätsberichten oder Straßen oder Versorgungsleitungen, die eine Stadt oder einen Lebensraum für Wildtiere beeinflussen.