Calcular tasas (Estadística espacial)

Resumen

Calcula las tasas brutas o suavizadas. El método empírico global de Bayes suaviza las tasas con arreglo a una tasa de referencia global. Los métodos empírico local de Bayes, promedio ponderado localmente y mediana ponderada localmente utilizan los vecinos locales para suavizar las tasas en la dimensión espacial.

Más información sobre el funcionamiento de Calcular tasas

Uso

• Si el valor del parámetro Tabla o entidades de entrada es una tabla, las opciones del parámetro Método de tasas se limitará a Tasa bruta o Empírico global de Bayes. Las opciones Empírico local de Bayes, Promedio ponderado localmente y Mediana ponderada localmente solo son válidas para datos espaciales.

• La herramienta proporciona varias opciones de parámetros Tipo de vecindad. Sin embargo, para personalizar más los vecindarios, utilice Explorador de vecindarios para configurar los vecindarios y exportar un archivo .swm. Utilice el archivo .swm como valor del parámetro Matriz de ponderaciones espaciales.

• Si los valores sin bajos, pueden ser difíciles de interpretar. Utilice el parámetro Multiplicador de tasas para escalar las tasas o notificar las tasas por unidad específica de población. Por ejemplo, si el valor de Multiplicador de tasas es 10.000, las tasas se notificarán como número por cada 10.000 personas.

• Cuando se selecciona un método de tasas de suavizado espacial, cada entidad focal se incluirá en su propio vecindario. Por ejemplo, si el valor del parámetro Tipo de vecindad es Vecinos K más cercanos y el valor del parámetro Número de vecinos es 7, cada entidad tendrá un vecindario con 8 entidades. La vecindad entera se utiliza para calcular las tasas de una entidad focal.

• Si el parámetro Método de tasas se configura en Empírico local de Bayes, Promedio ponderado localmente o Mediana ponderada localmente, la salida incluirá un campo Number of Non-Null Neighbors. Este campo contiene el número de vecinos, incluida la entidad focal, que no tenían un valor negativo o nulo en los valores de los parámetros Campo de población y Campo de recuento.

• Las entidades con un valor de 0 en Campo de población recibirán un valor de tasa bruta nulo.

• Si el parámetro Método de tasas se configura en Promedio ponderado localmente o Mediana ponderada localmente, la salida incluirá un campo Fill Missing Value. Este campo indica si una tasa se atribuirá a una entidad con un valor de Campo de recuento o Campo de población negativo o nulo.

Parámetros

Cuadro de diálogo

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Tabla o entidades de entrada	Tabla o entidades que contienen campos de recuento o campos de población para calcular tasas.	Table View
Campos de tasas	Campos de recuento y población que se utilizarán para calcular las tasas.	Value Table
Incorporar campos a entrada (Opcional)	Especifica si los campos se incorporarán al dataset de entrada o se guardarán en una clase de entidad o tabla de salida. Activado: los campos se incorporarán a las entidades de entrada. Esto modifica los datos de entrada. Desactivado: clase de entidad o tabla de salida que contiene los campos que se crearán. Esta es la opción predeterminada.	Boolean
Tabla o entidades de salida (Opcional)	Clase de entidad o tabla de salida que contiene las tasas y los campos adicionales que ayudan a evaluar las tasas.	Feature Class; Table
Método de tasas (Opcional)	Especifica el método que se utilizará para calcular las tasas. Tasa bruta—Para calcular las tasas, los valores del campo de recuento se dividirán entre los valores del campo de población. Esta es la opción predeterminada. Empírica global de Bayes—Las tasas serán el promedio ponderado de la tasa bruta y la tasa media global. El peso dependerá del tamaño de población de la entidad. Empírica local de Bayes—Las tasas serán el promedio ponderado de la tasa bruta de la entidad focal y el promedio ponderado de su vecindario. Promedio ponderado localmente—Las tasas serán el promedio ponderado espacialmente de cada entidad y su vecindario. Mediana ponderada localmente—Las tasas serán la mediana ponderada espacialmente de cada entidad y su vecindario.	String
Distribución de probabilidad	Especifica la distribución de la probabilidad del campo de recuento. Poisson—Se supone que el campo de recuento sigue una distribución de Poisson. Esta es la opción predeterminada. Binomial—Se supone que el campo de recuento sigue una distribución binomial.	String
Tipo de vecindad (Opcional)	Especifica que el método se utilizará para identificar los vecinos de cada entidad. Banda de distancia—Se aplica una distancia umbral para identificar los vecinos. Cada entidad incluida en la distancia umbral de una entidad focal se considera un vecino. Si la entrada contiene entidades de punto o línea, este es el valor predeterminado. Solo bordes de contigüidad—Las entidades poligonales que comparten un límite o solapan una entidad se convierten en vecinos de esa entidad. Bordes o esquinas de contigüidad—Las entidades que se superponen o comparten un borde o un vértice con una entidad son vecinos de esa entidad. Si la entrada contiene entidades poligonales, este es el valor predeterminado. K vecinos más cercanos—A cada entidad se asigna el mismo número de vecinos, k. Las entidades k más próximas a una entidad se convierten en sus vecinos. Triangulación de Delaunay—Se crea una malla de triángulos no superpuestos a partir de los centroides de la entidad. Cada entidad es un nodo de triángulo y nodos que comparten bordes y que se consideran vecinos. Obtener ponderaciones espaciales a partir del archivo—Las relaciones espaciales entre entidades se definen en un archivo de matriz de ponderaciones espaciales (.swm).	String
Banda de distancia (Opcional)	Distancia desde cada entidad focal que se utilizará para buscar vecinos. Todas las entidades dentro de esta distancia se incluirán como vecinas.	Linear Unit
Cantidad de vecinos (Opcional)	Número de vecinos que se incluirán en el vecindario de una entidad.	Long
Matriz de ponderaciones espaciales (Opcional)	Ruta y nombre del archivo de matriz de ponderaciones espaciales que define las relaciones espaciales entre entidades.	File
Esquema de ponderación local (Opcional)	Especifica el esquema de ponderación que se aplicará a los vecinos cuando se calculen estadísticas locales. No ponderado—Los vecinos no se ponderarán. Esta es la opción predeterminada. Bicuadrado—Los vecinos se ponderarán mediante el uso de un esquema de kernel bicuadrado. Gaussiano—Los vecinos se ponderarán mediante el uso de un esquema de kernel gaussiano.	String
Ancho de banda de kernel (Opcional)	Ancho de banda de los esquemas de ponderación bicuadrado o gaussiano. Si no se proporciona ningún valor, se calculará uno durante el procesamiento y se incluirá como mensaje de geoprocesamiento.	Linear Unit
Multiplicador de tasas	Valor constante que se multiplicará por las tasas. Este parámetro puede utilizarse para escalar las tasas o notificar las tasas por unidad específica de población. Por ejemplo, cuando el valor se configura en 10.000, las tasas se notificarán como número por cada 10.000 personas.	Long

Salida derivada

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Tabla de entrada actualizada	La tabla de entrada actualizada.	Table View
Grupo de capas de salida	Si se especifica una clase de entidad en el parámetro Tabla o entidades de entrada, se genera una capa de grupo con una capa para cada tasa especificada en el parámetro Campos de tasa.	Group Layer

Python

arcpy.stats.CalculateRates(in_table, rate_fields, {append_to_input}, {out_table}, {rate_method}, probability_distribution, {neighborhood_type}, {distance_band}, {number_of_neighbors}, {weights_matrix_file}, {local_weighting_scheme}, {kernel_bandwidth}, rate_multiplier)

Nombre	Explicación	Tipo de datos
in_table	Tabla o entidades que contienen campos de recuento o campos de población para calcular tasas.	Table View
rate_fields [[count_field, population_field],...]	Campos de recuento y población que se utilizarán para calcular las tasas.	Value Table
append_to_input (Opcional)	Especifica si los campos se incorporarán al dataset de entrada o se guardarán en una clase de entidad o tabla de salida. APPEND—Los campos se incorporarán a las entidades de entrada. Esto modifica los datos de entrada. NO_APPEND—Clase de entidad o tabla de salida que contiene los campos que se crearán. Esta es la opción predeterminada.	Boolean
out_table (Opcional)	Clase de entidad o tabla de salida que contiene las tasas y los campos adicionales que ayudan a evaluar las tasas.	Feature Class; Table
rate_method (Opcional)	Especifica el método que se utilizará para calcular las tasas. CRUDE_RATE—Para calcular las tasas, los valores del campo de recuento se dividirán entre los valores del campo de población. Esta es la opción predeterminada. GLOBAL_EMPIRICAL_BAYES—Las tasas serán el promedio ponderado de la tasa bruta y la tasa media global. El peso dependerá del tamaño de población de la entidad. LOCAL_EMPIRICAL_BAYES—Las tasas serán el promedio ponderado de la tasa bruta de la entidad focal y el promedio ponderado de su vecindario. LOCALLY_WEIGHTED_AVERAGE—Las tasas serán el promedio ponderado espacialmente de cada entidad y su vecindario. LOCALLY_WEIGHTED_MEDIAN—Las tasas serán la mediana ponderada espacialmente de cada entidad y su vecindario.	String
probability_distribution	Especifica la distribución de la probabilidad del campo de recuento. POISSON—Se supone que el campo de recuento sigue una distribución de Poisson. Esta es la opción predeterminada. BINOMIAL—Se supone que el campo de recuento sigue una distribución binomial.	String
neighborhood_type (Opcional)	Especifica que el método se utilizará para identificar los vecinos de cada entidad. DISTANCE_BAND—Se aplica una distancia umbral para identificar los vecinos. Cada entidad incluida en la distancia umbral de una entidad focal se considera un vecino. Si la entrada contiene entidades de punto o línea, este es el valor predeterminado. CONTIGUITY_EDGES_ONLY—Las entidades poligonales que comparten un límite o solapan una entidad se convierten en vecinos de esa entidad. CONTIGUITY_EDGES_CORNERS—Las entidades que se superponen o comparten un borde o un vértice con una entidad son vecinos de esa entidad. Si la entrada contiene entidades poligonales, este es el valor predeterminado. K_NEAREST_NEIGHBORS—A cada entidad se asigna el mismo número de vecinos, k. Las entidades k más próximas a una entidad se convierten en sus vecinos. DELAUNAY_TRIANGULATION—Se crea una malla de triángulos no superpuestos a partir de los centroides de la entidad. Cada entidad es un nodo de triángulo y nodos que comparten bordes y que se consideran vecinos. GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE—Las relaciones espaciales entre entidades se definen en un archivo de matriz de ponderaciones espaciales (.swm).	String
distance_band (Opcional)	Distancia desde cada entidad focal que se utilizará para buscar vecinos. Todas las entidades dentro de esta distancia se incluirán como vecinas.	Linear Unit
number_of_neighbors (Opcional)	Número de vecinos que se incluirán en el vecindario de una entidad.	Long
weights_matrix_file (Opcional)	Ruta y nombre del archivo de matriz de ponderaciones espaciales que define las relaciones espaciales entre entidades.	File
local_weighting_scheme (Opcional)	Especifica el esquema de ponderación que se aplicará a los vecinos cuando se calculen estadísticas locales. UNWEIGHTED—Los vecinos no se ponderarán. Esta es la opción predeterminada. BISQUARE—Los vecinos se ponderarán mediante el uso de un esquema de kernel bicuadrado. GAUSSIAN—Los vecinos se ponderarán mediante el uso de un esquema de kernel gaussiano.	String
kernel_bandwidth (Opcional)	Ancho de banda de los esquemas de ponderación bicuadrado o gaussiano. Si no se proporciona ningún valor, se calculará uno durante el procesamiento y se incluirá como mensaje de geoprocesamiento.	Linear Unit
rate_multiplier	Valor constante que se multiplicará por las tasas. Este parámetro puede utilizarse para escalar las tasas o notificar las tasas por unidad específica de población. Por ejemplo, cuando el valor se configura en 10.000, las tasas se notificarán como número por cada 10.000 personas.	Long

Salida derivada

Nombre	Explicación	Tipo de datos
updated_table	La tabla de entrada actualizada.	Table View
output_layer_group	Si se especifica una clase de entidad en el parámetro in_table, se genera una capa de grupo con una capa para cada tasa especificada en el parámetro rate_fields.	Group Layer

Muestra de código

Ejemplo 1 de CalculateRates (ventana de Python)

La siguiente secuencia de comandos Python muestra cómo utilizar la función CalculateRates.

import arcpy
in_features = r"C:\Health.gdb\cancer_deaths"
out_features = r"C:\Health.gdb\cancer_rate"
rate_fields = "deaths_2024 population_2024; deaths_2023 population_2023"
rate_method = "Global Empirical Bayes"
distribution = "Poisson"
scaling_factor = 100000

arcpy.stats.CalculateRates(
    in_features, rate_fields, "NO_APPEND", out_features, rate_method,
    distribution, None, None, None, None, None, None, scaling_factor)

Ejemplo 2 de CalculateRates (secuencia de comandos independiente)

La siguiente secuencia de comandos Python muestra cómo utilizar la función CalculateRates.

import arcpy

arcpy.env.workspace = r"C:\Health.gdb"

in_features = "cancer_deaths"
out_features = "cancer_rate"
rate_fields = "deaths_2024 population_2024; deaths_2023 population_2023"
rate_method = "RAW_RATE"
scaling_factor = 100000

arcpy.stats.CalculateRates(
    in_features, rate_fields,"NO_APPEND", out_features, rate_method, None, 
    None, None, None, None, None, None, scaling_factor)

Entornos

Sistema de coordenadas de salida

Información de licenciamiento

• Basic: Sí
• Standard: Sí
• Advanced: Sí