Con las herramientas analíticas y estadísticas del conjunto de herramientas Análisis de patrones en espacio-tiempo, puede identificar patrones e interrogar los datos en un cubo de espacio-tiempo.
Después de crear el cubo de espacio-tiempo, utilice estas herramientas de análisis para comprender mejor los datos agregados en el cubo. La herramienta Análisis de puntos calientes emergentes utiliza un cubo como entrada e identifica tendencias de puntos calientes y fríos que son significativos desde el punto de vista estadístico con el tiempo. Puede utilizar esta herramienta para analizar datos de actos delictivos o de brotes de enfermedades a fin de localizar patrones de puntos calientes nuevos, en aumento, persistentes o esporádicos en diferentes periodos de tiempo. La herramienta Análisis de valores atípicos locales toma el cubo como entrada para identificar clústeres significativos desde el punto de vista estadístico de valores altos o bajos, así como los valores atípicos cuyos valores son, desde el punto de vista estadístico, diferentes de sus vecinos en espacio y tiempo. La herramienta Clustering de serie temporal divide las ubicaciones de un cubo de espacio-tiempo en clústeres distintos, en los que los miembros de cada clúster tienen características de serie temporal distintas. La herramienta Detección de puntos de cambio detecta periodos de tiempo para cada ubicación en los que el valor medio, la desviación estándar o la pendiente de las series temporales cambia de un valor a otro.
Nota:
Consulte Visualizar el cubo de espacio-tiempo para obtener las estrategias para visualizar el contenido del cubo.
El add-in Explorador de cubo de espacio-tiempo disponible en la página Recursos de estadística espacial también se puede utilizar para visualizar el contenido del cubo de espacio-tiempo y los resultados de análisis en 2D y 3D al configurar automáticamente controles deslizantes de tiempo y rango y proporcionar una variedad de opciones de temas de visualización.
| Herramienta | Descripción |
|---|---|
Detecta periodos de tiempo cuando una propiedad estadística de la serie temporal cambia para cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo. | |
Identifica tendencias en el clustering de densidades de puntos (recuentos) o valores de un cubo de espacio-tiempo creado con la herramienta Crear cubo de espacio-tiempo agregando puntos, Crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas o Crear cubo de espacio-tiempo a partir de capa ráster multidimensional. Las categorías incluyen puntos calientes y fríos nuevos, consecutivos, en aumento, persistentes, en disminución, esporádicos, oscilantes e históricos. | |
Identifica clústeres y valores atípicos que son significativos desde el punto de vista estadístico en el contexto del espacio y el tiempo. Esta herramienta es una implementación de espacio-tiempo de la estadística de I Anselin local de Moran. | |
Divide una colección de serie temporal, almacenada en un cubo de espacio-tiempo, en función de la similitud de las características de las series temporales. Las series temporales se puede agrupar según tres criterios: tener valores similares a lo largo del tiempo, tender a aumentar o disminuir al mismo tiempo y tener patrones repetidos similares. La salida de esta herramienta es un mapa 2D que muestra en el cubo cada ubicación simbolizada por pertenencia a un clúster y mensajes. La salida también incluye gráficos que contienen información sobre la firma de serie temporal representativa para cada clúster. |
Recursos adicionales
La página Recursos de estadística espacial en https://www.esriurl.com/spatialstats contiene una variedad de recursos para ayudarle a utilizar las herramientas de Estadística espacial y Minería de patrones en espacio-tiempo, incluidas las siguientes:
- Tutoriales prácticos y lecciones de Learn
- Vídeos y presentaciones de talleres
- Formación y seminarios web
- Vínculos a libros, artículos y documentos técnicos
- Secuencias de comandos de muestra y estudios de caso