Las herramientas Visualizar cubo de espacio-tiempo en 2D y Visualizar cubo de espacio-tiempo en 3D se pueden utilizar para visualizar y explorar las variables y resultados de análisis almacenados en cubos netCDF creados con las herramientas Crear cubo de espacio-tiempo agregando puntos, Crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas y Crear cubo de espacio-tiempo a partir de capa ráster multidimensional. Las salidas varían en función de los valores de los parámetros Variable de cubo y Tema de visualización especificados para cada herramienta. La siguiente tabla contiene descripciones breves y vínculos a más información de cada valor de Tema de visualización (2D y 3D):
Temas de visualización para 3D | Descripción |
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Se visualizará el valor numérico del parámetro Variable de cubo. | |
Se mostrará la relevancia estadística de cada bin según el análisis de puntos calientes en el espacio-tiempo ejecutado con Análisis de puntos calientes emergentes. | |
Se mostrarán bins con valores estimados. | |
Se visualizará el clúster o tipo de valor atípico (COType) de cada bin determinado por el Análisis de valores atípicos locales. | |
Se visualizará el recuento de registros agregados a cada bin de espacio-tiempo. | |
Se visualizarán los periodos de tiempo de entrada y los valores previstos resultantes a partir de las herramientas Previsión de serie temporal. | |
Se mostrarán los resultados de la herramienta Detección de puntos de cambio. La salida contendrá campos que indican si cada periodo de tiempo es un punto de cambio junto con estimaciones del valor medio o la desviación estándar de los periodos de tiempo actuales y anteriores. | |
Se mostrarán los resultados del parámetro Opción de valor atípico en las herramientas Predicción de serie temporal. |
Temas de visualización para 2D | Descripción |
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Se mostrarán todas las ubicaciones que contienen datos para el parámetro Variable de cubo. | |
Se mostrará la tendencia de los valores en cada ubicación determinada con la estadística de Mann-Kendall. | |
Se mostrará la tendencia de las puntuaciones z en cada ubicación determinada con la estadística de Mann-Kendall. | |
Se mostrarán los resultados de la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes. | |
Se mostrarán los resultados de la herramienta Análisis de valores atípicos locales. | |
Se mostrará el porcentaje total de valores atípicos en cada ubicación. | |
Se mostrarán los valores atípicos que se producen en el periodo de tiempo más reciente. | |
Se mostrarán los resultados de la herramienta Clustering de serie temporal. | |
Se mostrarán las ubicaciones que no tienen vecinos espaciales para la última ejecución del análisis. Estas ubicaciones solo se basan en vecinos temporales para el análisis. | |
Se mostrará el número de bins estimados para cada ubicación. | |
Se mostrarán las ubicaciones excluidas del análisis dado que tenían bins vacíos que no cumplían los criterios de estimación. | |
Se mostrarán los resultados de una herramienta del conjunto de herramientas de previsión de serie temporal. | |
Se mostrarán los resultados de la herramienta Detección de puntos de cambio. | |
Se mostrarán los resultados del parámetro Opción de valor atípico en las herramientas Predicción de serie temporal. | |
Se mostrarán los resultados de la herramienta Correlación cruzada de series temporales. |
Temas de visualización para 3D
Se pueden mostrar los siguientes temas en una escena global. Se proporcionan las descripciones de cada opción Tema de visualización disponible en la herramienta Visualizar cubo de espacio-tiempo en 3D.
Valor
Con la opción Valor, se muestra el valor numérico sin procesar del valor de Variable de cubo seleccionado para cada bin del cubo de espacio-tiempo. Puede resultar especialmente importante visualizarlo si está agregando durante la creación del cubo agregando puntos en bins o bien de forma temporal en ubicaciones.
También se crea un gráfico que muestra el valor a lo largo del tiempo para todo el cubo de espacio-tiempo.
Resultados de puntos calientes y fríos
La opción Resultados de puntos calientes y fríos muestra la relevancia estadística de cada bin según el análisis de puntos calientes en el espacio-tiempo ejecutado en la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes. La herramienta calcula la estadística Getis-Ord Gi* para cada bin basándose en la vecindad definida en la ejecución de la herramienta. La opción Resultados del análisis de puntos calientes emergentes en 2D identifica tendencias en estos resultados.
También se crea un gráfico que representa las puntuaciones z a lo largo del tiempo para todo el cubo.
Resultados de clúster y de valor atípico
La opción Resultados de clúster y de valor atípico muestra el atributo COType asignado a cada bin a partir del análisis de espacio-tiempo ejecutado en la herramienta Análisis de valores atípicos locales. La herramienta calcula la estadística I Anselin local de Moran para cada bin en función de los parámetros de vecindad establecidos en la ejecución de la herramienta. Con la opción Resultados de análisis de valores atípicos locales en 2D, estos resultados se categorizan por ubicación.
Esta opción de parámetro también incluye un gráfico de dispersión de Moran, que puede utilizarse para identificar bins de espacio-tiempo que son valores atípicos o anomalías.
Bins estimados
Cuando se crea el cubo, es posible que algunos bins se hayan estimado usando los parámetros Campos de resumen o Rellenar bins vacíos con. Los bins con valores estimados se muestran con esta opción de visualización. Esta información puede ser útil para las ubicaciones que tienen muchos bins estimados en secuencia, ya sea al principio o al final de la serie temporal en una ubicación, ya que es posible que no pueda confiar en los resultados predichos en estas ubicaciones concretas.
Recuento de agregación temporal
La opción Recuento de agregación temporal muestra el recuento de registros agregados a cada bin de espacio-tiempo. Esto puede resultar útil para calibrar la densidad de registros que se introdujeron en cada bin cuando se creó el cubo de espacio-tiempo.
Resultados de la previsión
La opción Resultados de la predicción muestra los resultados del método de previsión para el valor de Variable de cubo seleccionado. Se muestran los periodos de tiempo originales del parámetro Cubo de espacio-tiempo de entrada y los valores previstos agregados desde la predicción de la serie temporal.
Esta opción también incluye un gráfico que muestra los resultados de la predicción a lo largo del tiempo para todo el cubo.
Puntos de cambio de serie temporal
La opción Puntos de cambio de serie temporal muestra los puntos de cambio detectados en 3D. Los periodos de tiempo que se detectan como puntos de cambio se dibujan en morado y se etiquetan como Punto de cambio, y los periodos de tiempo que no se detectan como puntos de cambio se dibujan en gris claro y se etiquetan como No punto de cambio. La salida contendrá campos que indican si cada periodo de tiempo es un punto de cambio junto con estimaciones del valor medio o la desviación estándar de los periodos de tiempo actuales y anteriores.
Resultados de valor atípico de serie temporal
La opción Resultados de valores atípicos de serie temporal muestra los valores atípicos temporales que se encuentran al utilizar el parámetro Opción de valor atípico en las herramientas de Predicción de serie temporal para el valor de Variable de cubo especificado.
Temas de visualización para 2D
Se pueden mostrar los siguientes temas en un mapa. Se proporcionan las descripciones de cada tema de visualización disponible en la herramienta Visualizar cubo de espacio-tiempo en 2D.
Ubicaciones con datos
La opción Ubicaciones con datos le permite ver todas las ubicaciones que contienen datos para el valor de Variable de cubo seleccionado y elimina las ubicaciones para las áreas en las que no se agregaron puntos. Esta opción siempre está disponible para todos los cubos creados agregando puntos.
Tendencias
La opción Tendencias muestra dónde han aumentado o disminuido los valores del cubo de espacio-tiempo con el tiempo. Estos resultados de tendencias se calculan utilizando la estadística de Mann-Kendall ejecutada sobre el valor de Variable de cubo especificado seleccionado para cada ubicación.
Tendencias de puntos calientes y fríos
La opción Tendencias de puntos calientes y fríos muestra dónde han aumentado o disminuido las puntuaciones z de cada ubicación con el tiempo. Estos resultados se calculan utilizando la estadística de Mann-Kendall ejecutada sobre las puntuaciones z para el valor de Variable de cubo especificado seleccionado para cada ubicación.
Resultados del análisis de puntos calientes emergentes
Con la opción Resultados de análisis de puntos calientes emergentes, se vuelven a crear y se muestran los resultados de la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes que se almacenan en el cubo de espacio-tiempo para cada ubicación. Estos resultados identifican las tendencias de cada ubicación del cubo, incluidos puntos calientes y puntos fríos nuevos, en aumento o en disminución.
Resultados de análisis de valores atípicos locales
Con la opción Resultados de análisis de valores atípicos locales, se vuelven a crear y se muestran los resultados de la herramienta Análisis de valores atípicos locales. Estos resultados indican clústeres y valores atípicos significativos en el cubo de espacio-tiempo por bin y, después, clasifican cada ubicación por resultados a lo largo del tiempo.
Porcentaje de valores atípicos locales
La opción Porcentaje de valores atípicos locales muestra el porcentaje total de valores atípicos en cada ubicación a lo largo del tiempo. Esto puede ser útil para identificar e investigar qué ubicaciones fueron valores atípicos con mayor frecuencia en comparación con sus vecinos.
Valor atípico local en el período de tiempo más reciente
La opción Valor atípico local en el período de tiempo más reciente muestra todas las ubicaciones que se consideraron valores atípicos más recientemente.
Resultados de Clustering de serie temporal
La opción Resultados de Clustering de serie temporal vuelve a crear y muestra los resultados de la herramienta Clustering de serie temporal para el valor de Variable de cubo especificado. La herramienta Clustering de serie temporal identifica las ubicaciones de un cubo de espacio-tiempo que son más similares y las divide en clústeres distintos, en los que los miembros de cada clúster tienen características de serie temporal similares. La similitud de las series temporales se puede agrupar en clústeres de diversas formas, por ejemplo, valores similares a lo largo del tiempo o patrones periódicos similares a lo largo del tiempo.
Ubicaciones sin vecinos espaciales
Para el último análisis ejecutado, la opción Ubicaciones sin vecinos espaciales muestra todas las ubicaciones que no tienen vecinos espaciales y, como resultado, se basan en vecinos temporales para el análisis. Esto puede ser útil, ya que indica las ubicaciones que se basan en menos información en el análisis que sus vecinos.
Número de bins estimados
Los resultados de la opción Número de bins estimados muestran el número de bins estimados para cada ubicación. Los resultados de análisis de las ubicaciones con un gran número de bins estimados se deben investigar para confirmar que los resultados del análisis pueden ser de confianza.
Ubicaciones excluidas del análisis
La opción Ubicaciones excluidas del análisis muestra las ubicaciones que no cumplían el requisito de estimación para el análisis especificado.
Puntos de cambio de serie temporal
La opción Puntos de cambio de serie temporal muestra el número de puntos de cambio detectados en cada ubicación.
Las entidades de salida incluyen gráficos emergentes que muestran la serie temporal original con círculos naranjas que representan puntos de cambio y líneas verdes discontinuas que indican valores medios del segmento.
Resultados de valor atípico de serie temporal
Se muestran los resultados del parámetro Opción de valor atípico en las herramientas de Predicción de serie temporal para el valor de Variable de cubo especificado. Estas ubicaciones indican las ubicaciones que contienen bins de espacio-tiempo que se consideran valores atípicos temporales para el valor de Variable de cubo seleccionado y el análisis que se ejecuta. Los valores atípicos de serie temporal pueden ser valores que difieren significativamente de los patrones y tendencias de los otros valores de la serie temporal o que posiblemente indiquen errores en la entrada de datos. Incluso un número pequeño de valores atípicos en la serie temporal de una ubicación puede reducir la precisión y fiabilidad de las predicciones. Las ubicaciones con valores atípicos, en especial con valores atípicos hacia el inicio o el final de la serie temporal, pueden generar predicciones engañosas. Estas ubicaciones pueden ayudarle a determinar la confianza que debería tener en los valores predichos en cada ubicación.
La opción Resultados de valores atípicos de serie temporal también genera un gráfico de barras que muestra el número de valores atípicos temporales para cada periodo de tiempo.
Resultados de correlación cruzada de series temporales
La opción Resultados de correlación cruzada de series temporales muestra una capa de grupo de los resultados de correlación cruzada. La capa resumen las correlaciones más potentes (positiva, negativa y absoluta) de cada ubicación, las relaciones cruzadas de cada intervalo de tiempo y la significación estadística de las correlaciones.
Recursos adicionales
- Una descripción general de la caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo proporciona un resumen de las herramientas de análisis disponibles.
- Consulte Visualización del cubo de espacio-tiempo para obtener más información sobre la exploración de un cubo de espacio-tiempo.
- El add-in Explorador de cubo de espacio-tiempo le ayuda a explorar e interactuar con los cubos de espacio-tiempo al configurar automáticamente controles deslizantes de rango de tiempo. Este add-in también le permite visualizar rápida y claramente los cubos con muchas opciones de simbología de capa preestablecidas en la Galería de visualización. El add-in Explorador de cubo de espacio-tiempo está disponible en www.esriurl.com/SpaceTimeCubeExplorer.