Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Entidades de puntos de entrada | Las entidades de punto de entrada que se desea interpolar. | Feature Set |
Campo de interpolación | El campo que contiene los valores de datos que se van a interpolar. El campo debe ser numérico. | Field |
Nombre de salida | Nombre del servicio ráster de salida. El nombre predeterminado se basa en el nombre de la herramienta y en el nombre de la capa de entrada. Si el nombre de capa ya existe, se le pedirá que indique otro nombre. | String |
Optimizar para (Opcional) | Elija su preferencia de velocidad frente a precisión. Las predicciones más exactas tardarán más tiempo en calcularse.
| String |
Transformar datos en distribución normal (Opcional) | Elija si desea transformar los datos en una distribución normal antes de realizar el análisis. Si los valores de datos no parecen tener una distribución normal (en forma de campana), es recomendable realizar una transformación.
| Boolean |
Tamaño de los modelos locales (Opcional) | Elija el número de puntos de cada uno de los modelos locales. Un valor mayor hará que la interpolación sea más global y estable, pero podrían perderse algunos efectos de pequeña escala. Con valores más pequeños, la interpolación será más local, de modo que será más probable que se capten los efectos de pequeña escala, pero la interpolación podría ser inestable. | Long |
Cantidad de vecinos (Opcional) | El número de vecinos que se debe usar cuando se calcula la predicción en una celda concreta. | Long |
Tamaño de celda de salida (Opcional) | Defina el tamaño de celda y las unidades del ráster de salida. Si se crea un ráster de errores de predicción, también usará este tamaño de celda. Las unidades pueden ser kilómetros, metros, millas o pies. La unidad predeterminada es el metro. | Linear Unit |
Error de predicción de salida (Opcional) | Elija si desea crear un ráster de errores estándar de las predicciones interpoladas. Los errores estándar resultan útiles porque proporcionan información sobre la fiabilidad de los valores predichos. Una regla general sencilla es que el verdadero valor estará comprendido entre dos errores estándar del valor predicho el 95% del tiempo. Por ejemplo, suponga que una nueva ubicación obtiene un valor predicho de 50 con un error estándar de 5. Esto significa que la estimación más aproximada de esta tarea es que el valor verdadero en esa ubicación es 50, aunque podría ser de 40 o 60. Para calcular este rango de valores razonables, multiplique el error estándar por 2, sume este valor al valor predicho para obtener el límite superior del rango y réstelo del valor predicho para obtener el límite inferior del rango. Si se solicita un ráster de errores estándar para las predicciones interpoladas, su nombre coincidirá con el Nombre de capa de resultados, pero con Errors agregado.
| Boolean |
Salida derivada
Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Ráster de salida | El ráster de salida. | Raster Layer |
Ráster de error de salida | El ráster de error de predicción de salida. | Raster Layer |