探索性数据分析工具

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1、...探索性数据分析工具来源：互联网1.刷光（Brushing）与链接（Linking）刷光指在ArcMap数据视图或某个ESDA工具中选取对象，被选择的对象高亮度显示。链接指在ArcMap数据视图或某个ESDA视图中的进行选取对象操作，则在所有视图中被选取对象均会执行刷光操作。如在下面章节将要叙述的探索性数据分析过程中，当某些ESDA工具（如：直方图、Voronoi地图、QQplot图，以及趋势分析）中执行刷光时，ArcMap数据视图中相应的样点均会被高亮度显示。当在半变异/协方差函数云中刷光时，ArcMap数据视图中相应的样点

2、对及每对之间的连线均被高亮度显示。反之，当样点对在ArcMap数据视图中被选中，在半变异/协方差函数云中相应的点也将高亮度显示。2.直方图直方图指对采样数据按一定的分级方案（等间隔分级、标准差分，等等）进行分级，统计采样点落入各个级别中的个数或占总采样数的百分比，并通过条带图或柱状图表现出来。直方图可以直观的反映采样数据分布特征、总体规律，可以用来检验数据分布和寻找数据离群值。在ArcGIS9中，可以方便的提取采样点数据的直方图，基本步骤为：（1）在ArcMap中加载地统计数据点图层。（2）单击GeostatisticalAnal

3、yst模块的下拉箭头选择ExploreData并点Histogram命令。（3）设置相关参数，生成直方图。1）Bars：直方图条带个数，也就是分级级数。2）Translation：数据变换方式。3）None：对原始采样数据的值不作变换，直接生成直方图。4）Log：首先对原始采样数据取对数，再生成直方图。5）Box-cox：首先对原始采样数据进行博克斯-考克斯变换（也称幂变换），再生成直方图。6）Layer：当前正在分析的数据图层。7）Attribute：生成直方图的属性字段。参考学习...从图a和图b的对比分析可以看出，该地区GD

4、P原始数据并不服从正态分布，经过对数变换处理，分布具有明显的对数分布特征。并且在最右侧有一个明显的离群值。在直方图右上方的小视窗中，显示了一些基本统计信息，包括：个数（Count）、最小值（Min）、最大值（Max）、平均值（Mean）、标准差（Std.Dev.）、峰度（Kurtosis）、偏态（Skewness）、1/4分位数（1-stQuartile）、中数（Median）、3/4分位数（3-rdQuartile），通过这些信息可以对数据有个初步的了解。四分位数：如果将N个数值由小至大排列，第1/4N个数就是第一个四分位数，通

5、常以来表示；第1/4N分位数个数就是第二个四分位数,即中位数；第1/4N个数就是第三个四分位数，四分位距即为：。它将极端的前1/4和后1/4去除，而利用第三个与第一个分位数的差距来表示分散情形，因此避免了极端值的影响。但它需要将数据由小到大排序，且没有利用全部数据。峰度（Kurtosis）：用于描述数据分布高度的指标，正态分布的峰度等于0。如果数据的峰度大于0，那么该数据的分布就会比正态分布高耸且狭窄，此时数据比正态分布集中于平均数附近。反之，如果峰度小于0，数据的分布就比正态分布平坦且宽阔，此时数据比正态分布分散。偏态（Skew

6、ness）：用于描述数据分布左右对称性的指标，正态分布的偏态等于0。如果数据的直方图向右延伸，即大部分的数据集中于左边，则偏态大于0，称为正偏态或右偏态。如果数据的直方图向左延伸，即大部分的数据集中于右边，则偏态小于0，称为负偏态或左偏态。如图2，由原始数据的直方图上可看出，原始数据的分布属于正偏态，经过变换后的数据比正态分布的数据更加集中于平均值附近。3.Voronoi地图Voronoi地图是由在样点周围形成的一系列多边形组成的。某一样点的Voronoi多边形参考学习...按下述方法生成：多边形内任何位置距这一样点的距离都比该多

7、边形到其它样点的距离要将要近。Voronoi多边形生成之后，相邻的点就被定义为其Voronoi多边形与选择样点的Voronoi多边形具有公共边的其它样点。在ArcGIS9.0中生成数据的Voronoi地图的基本步骤为：（1）在ArcMap中加载地统计数据点图层。（2）单击GeostatisticalAnalyst模块的下拉箭头选择ExploreData并点击VoronoiMap命令。（3）设置参数，生成Voronoi图，如图2。1）Type：分配和计算多边形值的方法。2）Layer：当前正在分析的数据图层。3）Atrribute：

8、生成直方图的属性字段。VoronoiMap对话框Type选项提供了多种分配和计算多边形值的方法：（1）简化（Simple）：分配到某个多边形单元的值是该多边形单元的方法。（2）平均（Mean）：分配到某个多边形单元的值是这个单元与其相邻单元的平均值