探索性空间数据分析 - 图文

研究生课程探索性空间数据分析

杜世宏

北京大学遥感与GIS研究所提纲

一、地统计基础二、探索性数据分析

地统计基础

?地统计(Geostatistics)又称地质统计,是在法国著名统计学家Matheron大量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学分支。它是以区域化变量为基础,借助变异函数,研究既具有随机性又具有结构性,或空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。凡是与空间数据的结构性和随机性,或空间相关性和依赖性,或空间格局与变异有关的研究,并对这些数据进行最优无偏内插估计,或模拟这些数据的离散性、波动性时,皆可应用地统计学的理论与方法。?地统计学与经典统计学的共同之处在于:它们都是在大量采样的基础上,通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析,确定其空间分布格局与相关关系。但地统计学区别于经典统计学的最大特点是:地统计学既考虑到样本值的大小,又重视样本空间位置及样本间的距离,弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。?地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。地统计基础

?1. 前提假设

–⑴随机过程。与经典统计学相同的是,地统计学也是在大量样本的基础上,通过分析样本间的规律,探索其分布规律,并进行预测。地统计学认为研究区域中的所有样本值都是随机过程的结果,即所有样本值都不是相互独立的,它们是遵循一定的内在规律的。因此地统计学就是要揭示这种内在规律,并进行预测。–⑵正态分布。在统计学分析中,假设大量样本是服从正态分布的,地统计学也不例外。在获得数据后首先应对数据进行分析,若不符合正态分布的假设,应对数据进行变换,转为符合正态分布的形式,并尽量选取可逆的变换形式。

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