Spatial Moving Average Arcgis

Uso de la distancia de coste (Spatial Analyst) Los datos de la fuente de entrada pueden ser una clase de entidad o raster. Cuando los datos de la fuente de entrada son ráster, el conjunto de células de origen consta de todas las celdas en el ráster de origen que tienen valores válidos. Las celdas que tienen valores NoData no se incluyen en el conjunto de origen. El valor 0 se considera una fuente legítima. Una trama de origen se puede crear fácilmente utilizando las herramientas de extracción. Cuando los datos de fuente de entrada son una clase de entidad, las ubicaciones de origen se convierten internamente a un ráster antes de realizar el análisis. La resolución del ráster se puede controlar con el parámetro Tamaño de célula de salida o el entorno Tamaño de célula. Por defecto, la resolución será determinada por el menor de la anchura o altura de la extensión de la característica de entrada, en la referencia espacial de entrada, dividida por 250. Cuando se usan los datos de las características de los polígonos para los datos de la fuente de entrada, El tamaño de la celda de salida se maneja cuando es grueso, con relación al detalle presente en la entrada. El proceso de rasterización interno emplea el mismo método de tipo de asignación de celdas predeterminado que la herramienta Polygon to Raster, que es CELLCENTER. Esto significa que los datos no ubicados en el centro de la celda no se incluirán en la salida de la fuente rasterizada intermedia, por lo que no se representarán en los cálculos de distancia. Por ejemplo, si sus fuentes son una serie de pequeños polígonos, como la construcción de huellas, que son pequeñas en relación con el tamaño de la celda de salida, es posible que sólo unos pocos caigan bajo los centros de las celdas ráster de salida, aparentemente causando La mayoría de los otros se perdió en el análisis. Para evitar esta situación, como un paso intermedio, podría rasterizar las características de entrada directamente con la herramienta Polygon to Raster y establecer un campo Priority. Y utilice la salida resultante como entrada a la herramienta Distancia. Alternativamente, puede seleccionar un tamaño de celda lo suficientemente pequeño para capturar la cantidad apropiada de detalle de las características de entrada. Cuando la entrada de origen es una característica, de forma predeterminada, se utilizará el primer campo disponible válido. Si no existen campos válidos, se utilizará el campo ObjectID (por ejemplo, OID o FID, dependiendo del tipo de entrada de entidad). Las ubicaciones de celdas con NoData en el ráster de coste de entrada actúan como barreras en las herramientas de coste de superficie. Cualquier ubicación de celda a la que se le asigna NoData en la superficie de coste de entrada recibirá NoData en todos los rasters de salida (distancia de coste, asignación y enlace posterior). Si los datos de la fuente de entrada y el ráster de coste son diferentes, la extensión de salida predeterminada es la intersección de los dos. Para obtener una superficie de distancia de coste para toda la extensión, elija la opción Unión de entradas en la configuración de entorno de salida de extensión. Si se ha establecido una máscara en el entorno, todas las celdas enmascaradas se tratarán como valores NoData. Cuando se ha definido una máscara en la ventana Análisis de ráster y las celdas a enmascarar enmascaran una fuente, los cálculos se producirán en las celdas de origen restantes. Las células fuente que están enmascaradas no serán consideradas en los cálculos. A estas ubicaciones de celda se les asignará NoData en todos los rasters de salidas (distancia, asignación y enlace posterior). La distancia máxima se especifica en las mismas unidades de coste que en el ráster de costes. Para la trama de distancia de salida, la distancia de menor coste (o distancia de coste acumulativo mínimo) de una celda a un conjunto de ubicaciones de origen es el límite inferior de las distancias de menor costo desde la celda a todas las ubicaciones de origen. El ráster de coste no puede contener valores de cero ya que el algoritmo es un proceso multiplicativo. Si su ráster de coste contiene valores de cero y estos valores representan áreas de menor costo, cambie los valores de cero a un valor positivo pequeño (como 0.01) antes de ejecutar la distancia de coste. Ejecutando primero la herramienta Con. Si las áreas con un valor de cero representan áreas que deben ser excluidas del análisis, estos valores deben convertirse en NoData antes de ejecutar la distancia de coste. Ejecutando primero la herramienta Set Null. Análisis de SyntaxCrime con ArcGIS Muchas agencias de aplicación de la ley están utilizando mapas y otros análisis espaciales para ayudar a impulsar la toma de decisiones. El taller de Análisis de Delitos con ArcGIS se basa en las habilidades introductorias que un usuario ya tiene usando el software ArcGIS.160 El taller se enseñará utilizando datos de justicia penal de código abierto para permitir a los participantes la capacidad de analizar y explorar datos y patrones del mundo real.160 Mientras Este taller será más aplicable a los analistas que trabajan en la aplicación de la ley, el empleo actual de una agencia de aplicación de la ley no es necesario. 160 Fechas: 21 al 22 de agosto Costo: 600 Esquema del curso: 160160 160Amplificadores de gestión de datos 160160 160Fondos 160160 160Ajustes avanzados de atributo y espaciales 160160 160Geocodificación utilizando líneas centrales de calle, puntos de dirección y datos X, Y 160160 160Basicas de edición de datos en ArcGIS , Agregando atributos, ajustando la geometría) 160160 160Analista de análisis espacial y herramientas de estadística espacial o160160 160Análisis de densidad de kernel o160160 160Análisis de puntos de huelgo o160160 160Cambio de detección o160160 160Distribuciones direccionales o160160 160Emisión de desplazamiento temporal 160160 160Basic Uso del constructor de modelos 160160 160Analysis Presentation Andrew Wright Es Gerente de Proyectos de SIG en el Programa de Análisis y Análisis de Delitos de la Universidad de Washington (CMAP). Andrew ha sido parte de CMAP desde 2009 y ha trabajado estrechamente con muchas agencias policiales y de justicia criminal en Maryland proporcionando apoyo técnico, instrucción y divulgación. Andrew también administra el Sistema de Manejo de Delincuentes de Maryland (MOMS, por sus siglas en inglés), que permite a las fuerzas del orden utilizar la tecnología geoespacial para realizar búsquedas geográficas y tabulares federadas contra bases de datos de múltiples infractores. Andrew también está ayudando en el enlace CMAP i2. En esta secciónLos tipos de operaciones en Spatial Analyst están disponibles con la licencia de Spatial Analyst. Las operaciones de análisis basadas en celdas disponibles en la extensión ArcGIS Spatial Analyst se pueden dividir en cinco tipos: Las que trabajan en ubicaciones de celda única (operaciones locales) Las que trabajan en ubicaciones celulares dentro de un vecindario (operaciones focales) (Operaciones globales) Aquellas que realizan una aplicación específica (por ejemplo, operaciones de análisis hidrológico) Cada una de estas categorías puede ser influenciada por, o basada en, la distribución espacial o Representación geométrica de los datos y no sólo sobre los atributos que las células representan. Por ejemplo, una herramienta que añade dos capas juntas (a través de ubicaciones de celda única) depende de la ubicación de las celdas y el valor de su contraparte en la segunda capa. Las herramientas aplicadas a ubicaciones de celdas dentro de barrios o zonas dependen de la configuración espacial del vecindario o zona, así como los valores de celda en la configuración. Operaciones locales Las operaciones locales, o funciones por celda, calculan un conjunto de datos de salida ráster donde el valor de salida en cada ubicación (celda) es una función del valor asociado con esa ubicación en uno o más conjuntos de datos ráster. Es decir, el valor de la célula única, independientemente de los valores de las células vecinas, tiene una influencia directa sobre el valor de la salida. Una operación por célula se puede aplicar a un solo conjunto de datos ráster oa varios conjuntos de datos ráster. Para un conjunto de datos único, ejemplos de operaciones por célula incluyen las herramientas trigonométricas, por ejemplo, Tan. O las herramientas logarítmicas, por ejemplo, Log2. Operaciones locales: valor de una celda de salida determinada por una sola celda de entrada. Las operaciones locales también se pueden realizar en múltiples rasters de entrada. En este caso, se devolverá un único valor para cada celda en base a alguna operación que se aplique a la celda correspondiente en cada uno de los rasters de entrada. Un ejemplo de este tipo de operación es el uso de la herramienta Estadística de celdas: para cada celda de salida, se realiza un cálculo estadístico (como la media o el rango) en los valores de celda de todos los rasters de entrada en esa ubicación correspondiente. Operaciones focales Las operaciones focales o de vecindad producen un conjunto de datos ráster de salida en el que el valor de salida en cada ubicación de celda es una función del valor de entrada en una ubicación de celda y los valores de las celdas en un vecindario especificado alrededor de esa ubicación. A medida que se procesa cada celda de la entrada, la vecindad es esencialmente una ventana móvil que se desplaza junto con ella. La configuración (tamaño y forma) de la vecindad determina específicamente qué celdas que rodean la celda de procesamiento deben usarse en el cálculo de cada valor de salida. El barrio más típico es 3 por 3 células, que incorpora la célula de procesamiento y sus ocho vecinos más cercanos. Operaciones focales: valor de la celda de salida determinado por las celdas en un vecindario especificado alrededor de cada celda de entrada Operaciones zonales Las operaciones zonales calculan un conjunto de datos ráster de salida donde el valor de salida para cada ubicación depende del valor de la celda en la ubicación y la asociación que Ubicación dentro de una zona cartográfica. Las operaciones zonales son similares a las operaciones focales excepto que la definición del vecindario en una operación zonal es la configuración de las zonas mismas, no una forma de vecindario especificada. Las zonas individuales pueden ser de cualquier forma o tamaño y pueden desconectarse entre sí. Las zonas se pueden definir como datos de trama o de entidad. Para los datos ráster, una zona es todas las celdas con el mismo valor. Para los datos de entidad, una zona es todas las características con el mismo valor de atributo (LandClass 4. por ejemplo). Operaciones zonales: valor de cada celda de salida determinado por todas las celdas de entrada de la misma zona. Un ejemplo de operación zonal es devolver la media (media) de valores del primer conjunto de datos que caen dentro de una zona especificada de la segunda. Operaciones globales Las operaciones globales o por ráster calculan un conjunto de datos ráster de salida en el que el valor de salida en cada ubicación de celda es potencialmente una función de todas las celdas combinadas de los diversos conjuntos de datos ráster de entrada. Existen dos grupos principales de operaciones globales: distancia euclidiana y distancia ponderada. Operaciones globales de distancia euclidiana Las operaciones globales de distancia euclidiana asignan a cada celda en el conjunto de datos ráster de salida su distancia desde la célula fuente más cercana. Un ejemplo de una fuente puede ser la ubicación desde la cual iniciar una nueva ruta. La dirección de la célula fuente más cercana también se puede asignar como el valor de cada ubicación de celda en un conjunto de datos ráster de salida adicional. Un ejemplo de una operación global es la distancia euclidiana. Operaciones globales de distancia no euclidianas (ponderadas) Las operaciones de distancia no euclidianas determinan el costo de pasar de una celda de destino a la celda de fuente más cercana sobre una superficie que está ponderada por algún costo además de la distancia euclídea. Un ejemplo es la planificación de la construcción de un camino desde el punto A al punto B, donde el camino más corto y más directo sería más costoso construir si la superficie es empinada o la composición del suelo es demasiado blanda (un pantano, por ejemplo) . En todos los cálculos globales, el conocimiento de toda la superficie es necesario para devolver la solución. Operaciones de aplicación Existen algunas operaciones de modelado basadas en celdas desarrolladas para resolver aplicaciones específicas. Una operación de aplicación realiza un análisis específico de una disciplina. Por ejemplo, las operaciones hidrológicas crean una red de rios y delinean una cuenca. Las operaciones locales, focales, zonales y globales son operaciones generales y no son específicas para ninguna aplicación. Hay una cierta superposición en la categorización de una operación de aplicación y las operaciones locales, focales, zonales y globales (por ejemplo, aunque la pendiente se usa normalmente en la aplicación de superficies de análisis, también es técnicamente una operación focal). Algunas de las operaciones de aplicación tienen un alcance más general, como el análisis superficial, mientras que otras funciones de aplicación se definen más estrechamente, como las funciones de análisis hidrológico. La categorización de las operaciones de la aplicación en grupos ayuda a comprender el alcance y las capacidades específicas de estas operaciones. Las operaciones de aplicación incluyen lo siguiente: Modificación de la resolución de ráster Análisis de densidad Análisis hidrológico Clasificación de imágenes Generalización Análisis de superficies Generación de superficies Temas relacionadosModificación de relaciones espaciales Este documento proporciona información adicional acerca de los parámetros de la herramienta pero también introduce vocabulario esencial y conceptos que son importantes al analizar sus datos utilizando el Spatial Herramientas de estadísticas. Utilice este documento como referencia cuando necesite información adicional sobre los parámetros de la herramienta. Nota: Las herramientas de la caja de herramientas Estadísticas espaciales no funcionarán directamente con las capas de eventos XY. Utilice las funciones de copia para convertir primero los datos del evento XY en una clase de entidad antes de ejecutar el análisis. Al usar shapefiles, tenga en cuenta que no pueden almacenar valores nulos. Las herramientas u otros procedimientos que crean shapefiles de entradas de nonshapefile pueden almacenar o interpretar valores nulos como cero. En algunos casos, los nulos se almacenan como valores negativos muy grandes en shapefiles. Esto puede llevar a resultados inesperados. Consulte Consideraciones de geoprocesamiento para la salida shapefile para obtener más información. Conceptualización de las relaciones espaciales Una diferencia importante entre las estadísticas espaciales y tradicionales (espaciales o no espaciales) es que las estadísticas espaciales integran las relaciones espaciales y espaciales directamente en sus matemáticas. Por consiguiente, muchas de las herramientas de la caja de herramientas de estadísticas espaciales requieren que el usuario seleccione un valor para el parámetro Conceptualización de relaciones espaciales antes del análisis. Conceptualizaciones comunes incluyen distancia inversa, tiempo de viaje, distancia fija, K vecinos más cercanos y contigüidad. La conceptualización de las relaciones espaciales que utilice dependerá de lo que esté midiendo. Si está midiendo el agrupamiento de una especie particular de planta propagadora de semillas, por ejemplo, la distancia inversa es probablemente la más apropiada. Sin embargo, si está evaluando la distribución geográfica de los viajeros de una región, el tiempo de viaje o el costo de viaje podrían ser mejores opciones para describir esas relaciones espaciales. Para algunos análisis, el espacio y el tiempo pueden ser menos importantes que los conceptos más abstractos como la familiaridad (cuanto más familiar es algo, más funcionalmente cerca está) o la interacción espacial (hay muchas más llamadas telefónicas, por ejemplo, entre Los Ángeles y Nueva York que entre Nueva York y una ciudad más pequeña cercana a Nueva York, como Poughkeepsie algunos podrían argumentar que Los Ángeles y Nueva York son funcionalmente más cerca). La herramienta Análisis de agrupación contiene un parámetro denominado Restricciones espaciales. Y mientras las opciones de parámetro son similares a las descritas para el parámetro Conceptualización de relaciones espaciales, se utilizan de manera diferente. Cuando se impone una restricción espacial, sólo las características que comparten al menos un vecino (como se define por la contigüidad, las relaciones de vecinos más cercanos o los métodos de triangulación), pueden pertenecer al mismo grupo. Información adicional y ejemplos se incluyen en Cómo funciona el análisis de agrupación. Las opciones para el parámetro Conceptualización de relaciones espaciales se discuten a continuación. La opción seleccionada determina las relaciones de vecinos para las herramientas que evalúan cada característica dentro del contexto de entidades vecinas. Estas herramientas incluyen la Autocorrelación Espacial (Global Morans I). Análisis del punto caliente (Getis-Ord Gi). Y Análisis de Cluster y Outlier (Anselin Local Morans I). Tenga en cuenta que algunas de estas opciones sólo están disponibles si utiliza las herramientas Generar matriz de pesos espaciales o Generar redes de pesos espaciales. Distancia inversa, distancia inversa al cuadrado (impedancia) Con las opciones de Distancia Inversa, el modelo conceptual de relaciones espaciales es uno de impedancia, o decadencia de distancia. Todas las características impactan / influyen en todas las demás características, pero cuanto más lejos está algo, menor es el impacto que tiene. En general, desea especificar un valor Distancia o Distancia de umbral cuando utilice una conceptualización de distancia inversa para reducir el número de cálculos requeridos, especialmente con conjuntos de datos grandes. Cuando no se especifica ninguna banda de distancia o distancia umbral, se calcula un valor de umbral predeterminado para usted. Puede obligar a todas las entidades a ser vecinas de todas las demás funciones estableciendo Distancia de banda o Distancia umbral a cero. La distancia euclidiana inversa es apropiada para modelar datos continuos tales como variaciones de temperatura, por ejemplo. La distancia inversa de Manhattan podría funcionar mejor cuando los análisis implican la ubicación de ferreterías u otras instalaciones urbanas fijas, en el caso de que no se disponga de datos de la red de carreteras. El modelo conceptual cuando se utiliza la opción de Distancia Inversa al cuadrado es el mismo que con la Distancia Inversa, excepto que la pendiente es más nítida, por lo que las influencias de los vecinos caen más rápidamente y sólo los vecinos más cercanos de un objetivo ejercerán una influencia sustancial en los cálculos para esa característica. Banda de distancia (esfera de influencia) Para algunas herramientas, como Hot Spot Analysis. Una banda de distancia fija es la conceptualización por defecto de las relaciones espaciales. Con la opción de banda de distancia fija, se impone una esfera de influencia, o mover el modelo conceptual de la ventana de interacciones espaciales en los datos. Cada característica se analiza dentro del contexto de las características vecinas situadas dentro de la distancia que usted especifica para la banda de distancia o la distancia del umbral. Los vecinos dentro de la distancia especificada tienen el mismo peso. Las características fuera de la distancia especificada no influyen en los cálculos (su peso es cero). Utilice el método de banda de distancia fija cuando desee evaluar las propiedades estadísticas de sus datos en una escala espacial (fija) particular. Si usted está estudiando los patrones de desplazamiento y sabe que el viaje promedio para trabajar es de 15 millas, por ejemplo, es posible que desee utilizar una distancia fija de 15 millas para su análisis. Consulte Selección de una distancia fija para las estrategias que pueden ayudarle a identificar una escala de análisis apropiada. Zona de indiferencia La opción Zona de indiferencia para el parámetro Conceptualización de relaciones espaciales combina los modelos de distancia inversa y banda de distancia fija. Las características dentro de la banda de distancia o la distancia umbral se incluyen en los análisis de la función de destino. Una vez superada la distancia crítica, el nivel de influencia (la ponderación) disminuye rápidamente. Supongamos que usted está buscando un trabajo y tiene la opción entre un trabajo de cinco millas de distancia y otro trabajo de seis millas de distancia. Usted probablemente no va a pensar mucho sobre la distancia en la toma de una decisión sobre qué trabajo tomar. Ahora, supongamos que usted tiene la opción entre un trabajo de cinco millas de distancia y otro de 20 kilómetros de distancia. En este caso, la distancia se convierte en más de una impedancia y puede ser factor en su toma de decisiones. Utilice este método cuando desee mantener la escala de análisis fija, pero no quiere imponer límites agudos en las características vecinas incluidas en los cálculos de características de destino. Continuidad de polígono (primer orden) Para clases de entidad de polígono, puede elegir CONTIGUITYEDGESONLY (a veces llamado Rooks Case) o CONTIGUITYEDGESCORNERS (a veces denominado caso de Queens). Para CONTIGUITYEDGESONLY. Polígonos que comparten una arista (que tienen fronteras coincidentes) se incluyen en los cálculos para el polígono de destino. Los polígonos que no comparten un borde se excluyen de los cálculos de características de destino. Para CONTIGUITYEDGESCORNERS. Los polígonos que comparten una arista y / o una esquina se incluirán en los cálculos para el polígono de destino. Si una parte de dos polígonos se superponen, se consideran vecinos y se incluirán en los cálculos de cada uno. Utilice una de estas conceptualizaciones de contigüidad con características de polígono en los casos en que está modelando algún tipo de proceso contagioso o está tratando con datos continuos representados como polígonos. K vecinos más cercanos También se pueden construir relaciones vecinas para que cada característica se evalúe dentro del contexto espacial de un número específico de sus vecinos más cercanos. Si K (el número de vecinos) es 8, entonces los ocho vecinos más cercanos a la función de destino se incluirán en los cálculos para esa característica. En lugares donde la densidad de características es alta, el contexto espacial del análisis será menor. De manera similar, en lugares donde la densidad de características es escasa, el contexto espacial para el análisis será mayor. Una ventaja de este modelo de relaciones espaciales es que asegura que habrá algunos vecinos para cada característica de destino, incluso cuando las densidades de característica varían ampliamente en el área de estudio. Este método está disponible mediante la herramienta Generar matriz de pesos espaciales. La opción KNEARESTNEIGHBORS con 8 para Number of Neighbors es la conceptualización predeterminada utilizada con la Regresión Exploratoria para evaluar los residuos de regresión. Triangulación de Delaunay (vecinos naturales) La opción Triangulación de Delaunay construye vecinos creando triángulos de Voronoi a partir de características de puntos o de centroides de características de tal manera que cada punto / centroide es un nodo de triángulo. Los nodos conectados por un borde triangular se consideran vecinos. El uso de la triangulación Delaunay asegura que cada característica tendrá al menos un vecino, incluso cuando los datos incluyen islas y / o densidades de características muy diversas. No utilice la opción Triangulación Delaunay cuando tenga características coincidentes. Este método está disponible mediante la herramienta Generar matriz de pesos espaciales. Ventana Espacio-Tiempo Con esta opción se definen relaciones de características en términos de una ventana de espacio (distancia fija) y una de tiempo (intervalo de tiempo fijo). Esta opción está disponible cuando se crea un archivo de matriz de pesos espaciales utilizando la herramienta Generar matriz de pesos espaciales. Cuando selecciona SPACETIMEWINDOW. También será necesario especificar un campo de fecha / hora. Un tipo de intervalo de fecha / hora (HOURS, DAYS o MONTHS, por ejemplo) y un valor de intervalo de fecha / hora. El valor del intervalo es un entero. Si seleccionó HOURS para el Tipo de intervalo y un 3 para el valor de intervalo, por ejemplo, dos características se considerarán vecinas si los valores en su campo Fecha / Hora estuvieran dentro de las tres horas de distancia entre sí. Con esta conceptualización, las características son vecinas si caen dentro de la distancia especificada y también caen dentro del intervalo de tiempo especificado de la característica de destino. Como un ejemplo posible, seleccionaría la conceptualización de relaciones espaciales de SPACETIMEWINDOW si querías crear un archivo de matriz de pesos espaciales para usar con HotSpotAnalysis con el fin de identificar puntos calientes espacio-tiempo. Información adicional, incluida la forma de visualizar los resultados, se presenta en Space-Time Analysis. Hay otras oportunidades disponibles para ayudarle a visualizar, en 3D, un cubo espacio-tiempo netCDF. Obtener pesos espaciales a partir de archivos (relaciones espaciales definidas por el usuario) Puede crear un archivo para almacenar relaciones de vecindad de características utilizando la herramienta Generar matriz de pesos espaciales o la herramienta Generar red de pesos espaciales. Si desea definir relaciones espaciales utilizando el tiempo de viaje o los costes de viaje derivados de un conjunto de datos de red, cree un archivo de matriz de pesos espaciales utilizando la herramienta Generar red de pesos espaciales y, a continuación, utilice el archivo SWM resultante para sus análisis. Si las relaciones espaciales para sus características se definen en una tabla, utilice la herramienta Generar matriz de pesos espaciales para convertir esa tabla en un archivo de matriz de pesos espaciales (.swm). Los campos particulares se deben incluir en su tabla para utilizar la opción CONVERTTABLE para obtener un archivo de SWM. También puede proporcionar una ruta a un archivo de texto ASCII con formato que defina su propia conceptualización personalizada de relaciones espaciales (basada en la interacción espacial, por ejemplo). Selección de una conceptualización de las relaciones espaciales: mejores prácticas Cuanto más realista se pueda modelar cómo interactúan las características entre sí en el espacio, más precisos serán sus resultados. Su opción para el parámetro Conceptualización de relaciones espaciales debe reflejar las relaciones inherentes entre las características que está analizando. A veces su elección también se verá influida por las características de sus datos. Los métodos de distancia inversa (INVERSEDISTANCE, INVERSEDISTANCESQUARED), por ejemplo, son más apropiados con datos continuos o para modelar procesos donde las dos características más cercanas están en el espacio, más probabilidades hay de interactuar / influir entre sí. Con esta conceptualización espacial, cada característica es potencialmente un vecino de cualquier otra característica, y con grandes conjuntos de datos, el número de cálculos involucrados será enorme. Siempre debe intentar incluir un valor Distancia Banda o Distancia Umbral cuando se usan las conceptualizaciones de distancia inversa. Esto es particularmente importante para grandes conjuntos de datos. Si deja el parámetro Distancia de banda o Distancia umbral en blanco, se calculará una distancia umbral, pero puede que ésta no sea la distancia más apropiada para su análisis. El umbral predeterminado de distancia será la distancia mínima que garantiza que cada característica tenga al menos una Vecino. El método FIXEDDISTANCEBAND funciona bien para los datos de punto. Es la opción predeterminada utilizada por la herramienta Análisis de punto caliente (Getis-Ord Gi). A menudo es una buena opción para los datos de polígonos cuando hay una gran variación en el tamaño del polígono (polígonos muy grandes en el borde del área de estudio y polígonos muy pequeños en el centro del área de estudio, por ejemplo), y desea asegurarse Una escala de análisis consistente. Consulte Selección de una distancia fija a continuación para ver las estrategias que le ayudarán a determinar un valor de banda de distancia apropiado para su análisis. La conceptualización ZONEOFINDIFFERENCE funciona bien cuando la distancia fija es apropiada, pero imponer límites definidos en las relaciones vecinales no es una representación exacta de sus datos. Tenga en cuenta que el modelo conceptual de la zona de indiferencia considera cada característica como un vecino de cualquier otra característica. Por lo tanto, esta opción no es apropiada para grandes conjuntos de datos, ya que el valor de la banda de distancia o la distancia de umbral suministrada no limita el número de vecinos, sino que sólo especifica dónde empieza a disminuir la intensidad de las relaciones espaciales. Las concepciones de contigüidad de polígonos son efectivas cuando los polígonos son similares en tamaño y distribución y cuando las relaciones espaciales son una función de proximidad de polígonos (la idea de que si dos polígonos comparten un límite, aumenta la interacción espacial entre ellos). Cuando se selecciona una conceptualización de contigüidad de polígonos, casi siempre se desea seleccionar la estandarización de filas para las herramientas que tienen el parámetro Row Standardization. La opción KNEARESTNEIGHBORS es eficaz cuando desea asegurarse de que tiene un número mínimo de vecinos para su análisis. Especialmente cuando los valores asociados a sus características están sesgados (no se distribuyen normalmente), es importante que cada característica se evalúe dentro del contexto de al menos ocho o más vecinos (esto es sólo una regla general). Cuando la distribución de sus datos varía en su área de estudio para que algunas características estén muy lejos de todas las demás características, este método funciona bien. Tenga en cuenta, sin embargo, que el contexto espacial de su análisis cambia dependiendo de las variaciones en la dispersión / densidad de sus características. Cuando se fija la escala de análisis es menos importante que fijar el número de vecinos, el método de los vecinos más cercanos es apropiado. Algunos analistas consideran DELAUNAYTRIANGULATION una manera de construir vecinos naturales para un conjunto de características. Este método es una buena opción cuando sus datos incluyen polígonos de isla (polígonos aislados que no comparten fronteras con otros polígonos) o en los casos en que existe una distribución espacial muy desigual de características. No es apropiado cuando usted tiene características coincidentes, sin embargo. Similar al método de los vecinos más cercanos de K, la triangulación de Delaunay asegura que cada característica tiene al menos un vecino pero usa la distribución de los datos mismos para determinar cuántos vecinos obtiene cada característica. La opción SPACETIMEWINDOW le permite definir relaciones de entidad en términos de su proximidad espacial y temporal. Utilizaría esta opción si quería identificar puntos calientes espacio-tiempo, o construir grupos donde la membresía se veía limitada por la proximidad de espacio y tiempo. Ejemplos de análisis espacio-tiempo, así como estrategias para la prestación efectiva de los resultados de este tipo de análisis se proporcionan en el análisis espacio-tiempo. Para algunas aplicaciones, la interacción espacial está mejor modelada en términos de tiempo de viaje o distancia de viaje. Si está modelando la accesibilidad a los servicios urbanos, por ejemplo, o buscando puntos críticos de delincuencia urbana, modelar las relaciones espaciales en términos de una red es una buena opción. Utilice la herramienta Generar pesas espaciales de red para crear un archivo de matriz de pesos espaciales (.swm) antes de analizar el valor de selección de GETSPATIALWEIGHTSFROMFILE para su conceptualización de relaciones espaciales y, a continuación, para el parámetro Archivo de matriz de pesos, proporcione la ruta completa al archivo SWM que creó . Sugerencia: ESRI Data amp Maps. Libre para los usuarios de ArcGIS, contiene datos de StreetMap que incluyen un conjunto de datos de red preconfigurado en formato SDC. La cobertura para este conjunto de datos es Estados Unidos y Canadá. Estos conjuntos de datos de red pueden utilizarse directamente mediante la herramienta Generar red de pesos espaciales. Si ninguna de las opciones del parámetro Conceptualización de relaciones espaciales funciona bien para su análisis, puede crear un archivo de texto ASCII o una tabla con las relaciones de característica a característica que desee y, a continuación, utilizarlas para crear un archivo de matriz de pesos espaciales. Si una de las opciones anteriores está cerca, pero no es perfecta para sus propósitos, puede utilizar la herramienta Generar matriz de pesos espaciales para crear un archivo SWM básico y, a continuación, editar el archivo de matriz de pesos espaciales. Selección de un valor de banda de distancia fija Piense en la banda de distancia fija que seleccione como una ventana en movimiento que se instala momentáneamente en la parte superior de cada elemento y mira esa función dentro del contexto de sus vecinos. Hay varias pautas para ayudarle a identificar una banda de distancia apropiada para el análisis: Seleccione una distancia basada en lo que sabe acerca de la extensión geográfica de los procesos espaciales que promueven la agrupación para los fenómenos que está estudiando. A menudo, usted no sabrá esto, pero si lo hace, debe utilizar su conocimiento para seleccionar un valor de distancia. Supongamos, por ejemplo, que usted sabe que la distancia media entre el viaje y el trabajo es de 15 millas. El uso de 15 millas para la banda de distancia es una buena estrategia para analizar los datos de conmutación. Utilice una banda de distancia que sea lo suficientemente grande como para asegurar que todas las características tengan al menos un vecino, o los resultados no serán válidos. Especialmente si los datos de entrada son sesgados (no crea una curva de campana agradable cuando traza los valores como un histograma), querrá asegurarse de que su banda de distancia no es demasiado pequeña (la mayoría de las características tienen sólo uno o dos vecinos) ni Demasiado grande (varias características incluyen todas las demás características como vecinas), porque eso haría que las puntuaciones z resultantes sean menos fiables. The z-scores are reliable (even with skewed data) as long as the distance band is large enough to ensure several neighbors (approximately eight) for each feature. Even if none of the features have all other features as neighbors, performance issues and even potential memory limitations can result if you create a distance band where features have thousands of neighbors. Sometimes ensuring all features have at least one neighbor results in some features having many thousands of neighbors, and this is not ideal. This can happen when some of your features are spatial outliers. To resolve this problem, determine an appropriate distance band for all but the spatial outliers, and use the Generate Spatial Weights Matrix tool to create a spatial weights matrix file using that distance. When you run the Generate Spatial Weights Matrix tool, however, specify a minimum number of neighbors value for the Number of Neighbors parameter. Example: Suppose you are evaluating access to healthy food in Los Angeles County using census tract data. You know that more than 90 percent of the population live within three miles of shopping opportunities. If you are analyzing census tracts you will find that distances between tracts (based on tract centroids) in the downtown region are about 1,000 meters on average, but distances between tracts in outlying areas are more than 18,000 meters. To ensure every feature has at least one neighbor, your distance band would need to be more than 18,000 meters, and this scale of analysis (distance) is not appropriate for the questions you are asking. The solution is to create a spatial weights matrix file for the census tract feature class using the Generate Spatial Weights Matrix tool. Specify a Threshold Distance of about 4800 meters (approximately three miles) and a minimum number of neighbors value (lets say 2 ) for the Number of Neighbors parameter. This will apply the 4,800 meter fixed-distance neighborhood to all features except those that do not have a least two neighbors using that distance. For those outlier features (and only for those outlier features), the distance will be expanded just far enough to ensure every feature has at least two neighbors. Use a distance band that reflects maximum spatial autocorrelation. Whenever you see spatial clustering on the landscape, you are seeing evidence of underlying spatial processes at work. The distance band that exhibits maximum clustering, as measured by the Incremental Spatial Autocorrelation tool, is the distance where those spatial process are most active, or most pronounced. Run the Incremental Spatial Autocorrelation tool and note where the resulting z-scores seems to peak. Use the distance associated with the peak value for your analysis. Note: Distance values should be entered using the same units as specified by the geoprocessing environment output coordinate system . Every peak represents a distance where the processes promoting spatial clustering are pronounced. Multiple peaks are common. Generally, the peaks associated with larger distances reflect broad trends (a broad east-to-west trend, for example, where the west is a giant hot spot and the east is a giant cold spot) generally, you will be most interested in peaks associated with smaller distances, often the first peak. An inconspicuous peak often means there are many different spatial processes operating at a variety of spatial scales. You probably want to look for other criteria to determine which fixed distance to use for your analysis (perhaps the most effective distance for remediation). If the z-score never peaks (in other words, it just keeps increasing) and if you are using aggregated data (for example, counties), it usually means the aggregation scheme is too coarse the spatial processes of interest are operating at a scale that is smaller than the scale of your aggregation units. If you can move to a smaller scale of analysis (moving from counties to tracts, for example), this may help find a peak distance. If you are working with point data and the z-score never peaks, it means there are many different spatial processes operating at a variety of spatial scales and you will likely need to come up with different criteria for determining the fixed distance to use in your analysis. You will also want to check that your Beginning Distance when you run the Incremental Spatial Autocorrelation tool isnt too large. If you do not specify a beginning distance, the Incremental Spatial Autocorrelation tool will use the distance that ensures all features have at least one neighbor. If your data includes spatial outliers, that distance might be too large for your analysis, however, and may be the reason you do not see a pronounced peak in the Output Report File. The solution is to run the Incremental Spatial Autocorrelation tool on a selection set that temporarily excludes all spatial outliers. If a peak is found with the outliers excluded, use the strategy outlined above with that peak distance applied to all of your features (including the spatial outliers), and force each feature to have at least one or two neighbors. If youre not sure if any of your features are spatial outliers: For polygon data, render polygon areas using a Standard Deviation rendering scheme and consider polygons with areas that are greater than three standard deviations to be spatial outliers. You can use Calculate Field to create a field with polygon areas if you dont already have one. For point data, use the Near tool to compute each features nearest neighbor distance. To do this, set both the Input Features and Near Features to your point dataset. Once you have a field with nearest neighbor distances, render those values using a Standard Deviation rendering scheme and consider distances that are greater than three standard deviations to be spatial outliers. Identify a distance where the processes promoting clustering are most pronounced. Try not to get stuck on the idea that there is only one correct distance band. Reality is never that simple. Most likely, there are multiple/interacting spatial processes promoting observed clustering. Rather than thinking you need one distance band, think of the pattern analysis tools as effective methods for exploring spatial relationships at multiple spatial scales. Consider that when you change the scale (change the distance band value), you could be asking a different question. Suppose you are looking at income data. With small distance bands, you can examine neighborhood income patterns, middle scale distances might reflect community or city income patterns, and the largest distance bands would highlight broad regional income patterns. Distance method Many of the tools in the Spatial Statistics toolbox use distance in their calculations. These tools provide you with the choice of either Euclidean or Manhattan distance. Euclidean distance is calculated as where (x1, y1) is the coordinate for point A, (x2, y2) is the coordinate for point B, and D is the straight-line distance between points A and B. Manhattan distance is calculated as where (x1, y1) is the coordinate for point A, (x2, y2) is the coordinate for point B, and D is the vertical plus horizontal difference between points A and B. It is the distance you must travel if you are restricted to northsouth and eastwest travel only. This method is generally more appropriate than Euclidean distance when travel is restricted to a street network and where actual street network travel costs are not available. When your input features are not projected (i. e. when coordinates are given in degrees, minutes, and seconds) or when the output coordinate system is set to a Geographic Coordinate System. or when you specify an output feature class path to a feature dataset that has a Geographic Coordinate System spatial reference, distances will be computed using chordal measurements and the Distance Method parameter will be disabled. Chordal distance measurements are used because they can be computed quickly and provide very good estimates of true geodesic distances, at least for points within about thirty degrees of each other. Chordal distances are based on a sphere rather than the true oblate ellipsoid shape of the earth. Given any two points on the earths surface, the chordal distance between them is the length of a line, passing through the three dimensional earth, to connect those two points. Chordal distances are reported in meters. Caution: Be sure to project your data if your study area extends beyond 30 degrees. Chordal distances are not a good estimate of geodesic distances beyond 30 degrees. Self-potential (field giving intrazonal weight) Several tools in the Spatial Statistics toolbox allow you to provide a field representing the weight to use for self-potential. Self-potential is the distance or weight between a feature and itself. Often, this weight is zero, but in some cases, you may want to specify another fixed value or a different value for every feature. If your conceptualization of spatial relationships is based on distances traveled within and among census tracts, for example, you might decide to model self-potential to reflect average intrazonal travel costs based on polygon size: where di i is the travel cost associated with intrazonal travel for polygon feature i . and A i is the area associated with polygon feature i . Standardization Row standardization is recommended whenever the distribution of your features is potentially biased due to sampling design or an imposed aggregation scheme. When row standardization is selected, each weight is divided by its row sum (the sum of the weights of all neighboring features). Row standardized weighting is often used with fixed distance neighborhoods and almost always used for neighborhoods based on polygon contiguity. This is to mitigate bias due to features having different numbers of neighbors. Row standardization will scale all weights so they are between 0 and 1, creating a relative, rather than absolute, weighting scheme. Anytime you are working with polygon features representing administrative boundaries, you will likely want to choose the Row Standardization option. Examples: Suppose you have a complete set of all crime incidents. In some parts of your study area there are lots of points because those are places with lots of crime. In other parts, there are few points, because those are low crime areas. The density of the points is a very good reflection (is representative) of what youre trying to understand: crime spatial patterns. You probably would not row standardize your spatial weights. Suppose youve taken soil samples. For some reason (the weather was nice or you happened to be in a location where you didnt have to climb fences, swim through swamps, or hike to the top of a mountain), you have lots of samples in some parts of the study area, but fewer in others. In other words, the density of your points is not strictly the result of a carefully planned random sample some of your own biases may have been introduced. Further, where you have more points is not necessarily a reflection of the underlying spatial distribution of the data youre analyzing. To help minimize any bias that may have been introduced during the sampling process, you will want to row standardize your spatial weights. When you row standardize, the fact that one feature has two neighbors and another has 18 doesnt have a big impact on results all the weights sum to 1. Whenever you aggregate your data, you are imposing a structure on it. Rarely will that structure be a good reflection of the data you are analyzing and the questions you are asking. For example, while census polygons (like census tracts) are designed around population, even if your analysis involves population-related questions, you will still likely row standardize your weights because those polygons represent just one of many ways they could have been drawn. With polygon data you will almost always want to row standardize your spatial weights. Distance band or threshold distance Distance Band or Threshold Distance sets the scale of analysis for most conceptualizations of spatial relationships (for example, INVERSEDISTANCE and FIXEDDISTANCEBAND ). It is a positive numeric value representing a cutoff distance. Features outside the specified cutoff for a target feature are ignored in the analysis for that feature. With ZONEOFINDIFFERENCE. however, the influence of features outside the given distance is reduced in relation to proximity, while those inside the distance threshold are equally considered. Choosing an appropriate distance is important. Some spatial statistics require each feature to have at least one neighbor for the analysis to be reliable. If the value you set for Distance Band or Threshold Distance is too small (so that some features have no neighbors), a warning message appears suggesting that you try again with a larger distance value. The Calculate Distance Band from Neighbor Count tool will evaluate minimum, average, and maximum distances for a specified number of neighbors and can help you determine an appropriate distance band value to use for analysis. See also Selecting a fixed distance band value for additional guidelines. When no value is specified, a default threshold distance is computed. The table below indicates how different choices for the Conceptualization of Spatial Relationships parameter behave for each of three possible input types (negative values are not valid): The nonzero, positive value specified will be used as a cutoff distance neighbor relationships will only exist among features within this distance of each other. For fixed distance band, only features within this specified cutoff of each other will be neighbors. For zone of indifference, features within this specified cutoff of each other will be neighbors features outside the cutoff are neighbors too, but they are assigned a smaller and smaller weight/influence as distance increases. Distance band options Number of neighbors Specify a positive integer to represent the number of neighbors to include in the analysis for each target feature. When the value chosen for the Conceptualization of Spatial Relationships parameter is K Nearest Neighbors, each target feature will be evaluated within the context of the closest K features (where K is the number of neighbors specified). For Inverse Distance or Fixed Distance Band, when you run the Generate Spatial Weights Matrix tool, specifying a value for the Number of Neighbors parameter will ensure that each feature has a minimum of K neighbors. For the polygon contiguity methods, any feature that does not have the Number of Neighbors specified will get additional neighbors based on feature centroid proximity. For the Generate Network Spatial Weights tool, specifying a value for the Maximum Number of Neighbors parameter will ensure no feature has more than the value specified. For the Grouping Analysis tool, providing a value for the Number of Neighbors encourages feature proximity within each group. Specifying 6 neighbors, for example, will limit groups to features sharing at least one of six nearest neighbors to other features in the group. Weights matrix file Several tools allow you to define spatial relationships among features by providing a path to a spatial weights matrix file. Spatial weights are numbers that reflect the distance, time, or other cost between each feature and every other feature in the dataset. The spatial weights matrix file may be created using the Generate Spatial Weights Matrix tool or Generate Network Spatial Weights tool, or it may be a simple ASCII file. When the spatial weights matrix file is a simple ASCII text file, the first line should be the name of a unique ID field. This gives you the flexibility to use any numeric field in your dataset as the ID when generating this file however, the ID field must be type Integer (Long or Short) and have unique values for every feature. After the first line, the spatial weights file should be formatted into three columns: For example, suppose you have three gas stations. The field you are using as the ID field is called StationID. and the feature IDs are 1, 2, and 3. You want to model spatial relationships among these three gas stations using travel time in minutes. You could create an ASCII file that might look like the following: Generally, when weights represent distance or time, they are inverted (for example, 1/10 when the distance is 10 miles or 10 minutes) so that nearer features have a larger weight than features that are farther away. Notice from the weights above that gas station 1 is 10 minutes from gas station 2. Notice also that travel time is not symmetrical in this example (traveling from gas station 1 to gas station 3 is 7 minutes, but traveling from gas station 3 to gas station 1 is only 6 minutes). Notice that the weight between gas station 1 and itself is 0 and that there is no entry for gas station 2 to itself. Missing entries are assumed to have a weight of 0. Typing the values for the spatial weights matrix file can be a tedious job at best, even for small datasets. A better approach is to use the Generate Spatial Weights Matrix tool or to write a quick Python script to perform this task for you. Spatial weights matrix file (.swm ) The Generate Spatial Weights Matrix or Generate Network Spatial Weights tool will create a spatial weights matrix file (.swm ) defining the spatial relationships among all the features in your dataset based on the parameters you specify. This file is created in binary file format so the values in the file cannot be viewed directly. To view or edit the feature relationships in an SWM file, use the Convert Spatial Weights Matrix To Table tool. When the spatial relationships among features is stored in a table, you may use the Generate Spatial Weights Matrix tool to convert that table into a spatial weights matrix file (.swm ). The table will need the following fields:Spatial moving average arcgis Spatial moving average arcgis 3150 14:45 20. No I didnt, its useless anyway imo, I just wanted to point out that you can manipulate backtests and spread on tick data to show good results. Nadex review One strategy that has seemed to pay off at the long run is the Conservative Long-term Strategy If youre serious about trying binary options trading out, selecting a reputable trader is the first spatoal step. The market spatial moving average arcgis also well-known for high liquidity. The unit commonly used is kJkg. 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