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Utilice esta herramienta para especificar un valor apropiado para el parámetro Umbral de distancia o Radio en las herramientas que tienen estos parámetros, como Análisis de punto caliente o Densidad de punto.
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La herramienta Autocorrelación espacial incremental mide la autocorrelación espacial de una serie de incrementos de distancia e informes, para cada incremento de distancia, el Índice de Moran asociado, Índice esperado, Varianza, puntuación z y el valor p. Los valores se escriben como mensajes cuando se ejecuta la herramienta. Los mensajes también incluyen un gráfico de líneas de Autocorrelación espacial por distancia que muestra la puntuación z para cada distancia.
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Cuando hay más de un pico estadísticamente significativo, el clustering se pronuncia en cada una de esas distancias. Seleccione la distancia pico que mejor corresponde a la escala de análisis en la que está interesado; con frecuencia, este es el primer pico estadísticamente significativo que se encuentra.
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El valor del parámetro Campo de entrada debe contener una variedad de valores. La operación matemática para esta estadística requiere cierta variación en la variable analizada; no puede resolver si todos los valores de entrada son 1, por ejemplo. Para utilizar esta herramienta para analizar el patrón espacial de los datos de incidentes, considere agregar los datos de incidentes.
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Cuando el valor del parámetro Clase de entidad de entrada no está proyectada (es decir, cuando las coordenadas se especifican en grados, minutos y segundos) o cuando el sistema de coordenadas de salida está establecido en un sistema de coordenadas geográficas, las distancias se calculan mediante mediciones de cuerda. Las mediciones de distancia de cuerda se utilizan porque se pueden calcular rápidamente y proporcionan buenas estimaciones de las verdaderas distancias geodésicas, al menos para los puntos separados un máximo de unos treinta grados entre sí. Las distancias de cuerda se basan en un esferoide oblato. Dados dos puntos en la superficie de la Tierra, la distancia de cuerda entre ellos es la longitud de una línea, que atraviesa la Tierra tridimensional, para conectar estos dos puntos. Las distancias de cuerda se informan en metros.
Precaución:
Asegúrese de proyectar los datos si el área de estudio se extiende más allá de 30 grados. Las distancias de cuerda no son una buena estimación de las distancias geodésicas más allá de 30 grados.
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Cuando se utilizan distancias de cuerda en el análisis, los valores de los parámetros Distancia de inicio e Incremento de distancia, si se proporcionan, deben darse en metros.
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Los centroides de entidad se utilizan en los cálculos de distancia para las entidades de línea y polígono. Para multipuntos, polilíneas o polígonos con varias partes, el centroide se calcula utilizando el centro medio ponderado de todas las partes de entidad. La ponderación para las entidades de punto es 1, para las entidades de línea es longitud y para las entidades de polígono es área.
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Las capas del mapa se pueden utilizar para definir la Clase de entidad de entrada. Cuando se utiliza una capa con una selección, solo las entidades seleccionadas se incluyen en el análisis.
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Para las entidades de polígono, casi siempre deseará especificar Fila para el parámetro Estandarización de filas. El parámetro Estandarización de filas reduce el sesgo cuando la cantidad de vecinos que posee cada entidad es una función del esquema de agregación o proceso de muestreo, en lugar de reflejar la distribución espacial real de la variable que está analizando.
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Si no se especifica ningún valor para el parámetro Distancia de inicio, el valor predeterminado es la distancia mínima requerida para que cada entidad del dataset tenga al menos un vecino (la distancia máxima del vecino más cercano entre todas las entidades). Es posible que esta no sea la distancia de inicio más apropiada si el dataset incluye valores atípicos de ubicación.
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Si no se especifica ningún valor para el parámetro Distancia de aumento, se utiliza la distancia promedio menor de vecinos más cercanos o (Td - B) / I, donde Td es una distancia de umbral máxima, B es el valor del parámetro Distancia de inicio y I es el valor del parámetro Cantidad de bandas de distancia. Este algoritmo garantiza que los cálculos siempre se realizarán para el valor de Cantidad de bandas de distancia especificado y que las mayores bandas de distancia no lo serán tanto como para que algunas entidades tengan todas o casi todas las demás entidades como vecinas.
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Si los valores de los parámetros Distancia de inicio o Distancia de aumento dan como resultado una banda de distancia que es mayor que la máxima distancia de umbral, el valor Distancia de aumento reducirá la escala automáticamente. Para evitar este ajuste, puede reducir el valor Distancia de aumento o reducir el valor Cantidad de bandas de distancia.
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Es posible que la memoria sea insuficiente cuando ejecuta esta herramienta. Generalmente, esto se produce cuando se especifica un valor para los parámetros Distancia de inicio o Distancia de aumento que genera entidades con miles de vecinos. Es mejor no crear relaciones espaciales donde las entidades tengan miles de vecinos. Utilice un valor más pequeño para el valor Distancia de aumento y elimine temporalmente los valores atípicos de ubicación para empezar con un valor de Distancia de inicio menor.
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Incluso cuando la herramienta calcula los valores de los parámetros Distancia de inicio y Distancia de aumento, el tiempo de procesamiento puede ser largo para datasets grandes. Puede mejorar el rendimiento haciendo lo siguiente:
- Elimine temporalmente los valores atípicos de ubicación (como se indicó anteriormente).
- Ejecute el análisis en entidades seleccionadas en una parte representativa del área de estudio en lugar de en todas las entidades.
- Tome una muestra aleatoria de entidades del dataset y ejecute el análisis en las entidades muestreadas.
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Las distancias siempre se basan en la configuración del entorno Sistema de coordenadas de salida. La opción predeterminada para el entorno del Sistema de coordenadas de salida es Igual que la entrada. Las entidades de entrada se proyectan al sistema de coordenadas de salida antes de ejecutar el análisis.
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El valor del parámetro Tabla de salida opcional incluirá el valor de distancia en cada iteración, el valor del Índice I de Moran, el valor esperado del Índice I de Moran, la varianza, la puntuación z y el valor p. Un pico supondría un aumento en el valor de la puntuación z, seguido por una caída en el valor de la puntuación z. Por ejemplo, si la herramienta encuentra puntuaciones z para distancias de 50, 100 y 150 metros, 2,95, 3,68, 3,12, el pico sería 100 metros. La tabla de salida también incluye un gráfico de líneas de Autocorrelación espacial por distancia que muestra la puntuación z para cada distancia que puede utilizar para identificar los picos.
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Cuando se utiliza esta herramienta desde Python, el objeto resultado devuelto al ejecutar la herramienta tiene las siguientes salidas:
| Posición | Descripción | Tipo de datos |
|---|
0 | Primer pico | Doble |
1 | Pico máximo | Doble |
