Comparaison statistique de deux ensembles de données spatiales

Comment comparez-vous les distributions spatiales ?

Pour analyser la distribution spatiale des valeurs d’attributs (pas les caractéristiques elles-mêmes, mais certaines valeurs d’attributs), vous pouvez diviser (pondérer) les valeurs par la distance aux voisins et créer une distribution de fréquence. Vous pouvez ensuite comparer cette distribution à une distribution uniforme ou aléatoire.

Quel est le test statistique pour la distribution spatiale ?

Le test de Zimmerman est un test d’aléa spatial, qui consiste à déterminer si la distribution spatiale d’une population unique est une distribution aléatoire. Le test de Perry et Smith est un test d’association entre un facteur environnemental et la distribution spatiale d’une population.

Comment comparer deux ensembles de données ?

Lorsque vous comparez deux ensembles de données ou plus, concentrez-vous sur quatre fonctionnalités:

Comment comparer différents ensembles de données avec des mesures différentes ?

Une façon de comparer deux ensembles de données de taille différente consiste à diviser le grand ensemble en un nombre N d’ensembles de taille égale. La comparaison peut être basée sur la somme absolue des différences. Cela permettra de mesurer combien d’ensembles de l’ensemble N sont proches de l’ensemble unique de 4 échantillons.

Comment analyser les données spatiales ?

En général, l’analyse spatiale comprend cinq étapes clés : comprendre votre objectif, préparer les données, choisir les outils et les techniques appropriés, effectuer la recherche et estimer les résultats. Avant toute chose, il est donc important de déterminer ce que vous souhaitez savoir.

Comment comparer statistiquement deux distributions ?

La manière la plus simple de comparer deux distributions est le test Z. L’erreur sur la moyenne est calculée en divisant la dispersion par la racine carrée du nombre de points de données.

Quels sont les 3 types de distribution spatiale ?

En fonction des réponses à ces questions, on trouve généralement trois distributions spatiales : une distribution dite totalement aléatoire, une distribution agrégée et une distribution régulière. La figure 4.6 présente un exemple de ces trois distributions théoriques.

Quels sont les 5 concepts de l’analyse spatiale ?

Les six types d’analyse spatiale sont les requêtes et les raisonnements, les mesures, les transformations, les résumés descriptifs, l’optimisation et les tests d’hypothèses.

Quels sont les quatre tests statistiques ?

https://youtu.be/3d_8nQpSCgE
Citation de la vidéo :

Quelle est la meilleure façon de comparer visuellement deux distributions ?

La façon habituelle de comparer les distributions de données est d’utiliser des histogrammes. Une technique consiste à afficher un panel d’histogrammes, connus sous le nom d’histogrammes comparatifs.

Que devez-vous rechercher lorsque vous comparez les distributions ?

La façon la plus courante de comparer trois distributions ou plus est d’utiliser des boxplots. Les éléments à prendre en compte sont les médianes, les écarts interquartiles et les valeurs aberrantes.

Comment faire correspondre les références spatiales ?

Dans votre TOC ArcMap, cliquez avec le bouton droit de la souris sur le nom du cadre de données (qui est Layers par défaut) et cliquez sur Properties (Propriétés). Dans la boîte de dialogue Data Frame Properties (Propriétés du cadre de données), cliquez sur l’onglet Coordinate System (Système de coordonnées). Dans la fenêtre supérieure de cette boîte de dialogue, développez le dossier Layers et sélectionnez la couche que vous souhaitez faire correspondre. Cliquez sur OK.