Les outils du jeu d’outils Analyser la répartition spatiale permettent d’identifier, de quantifier et de visualiser des modèles spatiaux dans les données d’entité.
Ce jeu d'outils utilise le traitement distribué pour effectuer des analyses sur votre GeoAnalytics Server.
Outil | Description |
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Calcule une grandeur par unité de carte à partir d'entités ponctuelles qui se trouvent dans le voisinage donné de chaque cellule. | |
Synthétise un ensemble de points dans une structure de données netCDF en les agrégeant dans des groupes spatio-temporels. Au sein de chaque groupe, les points sont comptabilisés, et les attributs spécifiés sont agrégés. Pour tous les emplacements des groupes, l'évolution de la comptabilisation, ainsi que les valeurs de champ de récapitulation, sont évaluées. | |
Dans un ensemble d'entités, cet outil identifie les points chauds et les points froids statistiquement significatifs à l'aide de la statistique Getis-Ord Gi*. | |
Recherche des agrégats d’entités ponctuelles dans le bruit environnant en fonction de leur distribution spatiale ou spatiotemporelle. | |
Crée des modèles et génère des prévisions à l’aide d’une adaptation de l’algorithme de forêt aléatoire développé par Leo Breiman ; celle-ci est une méthode d’apprentissage automatique supervisée. Les prévisions sont réalisables pour les variables catégorielles (classification) et les variables continues (régression). Les variables explicatives sont des champs de la table attributaire des entités d’entraînement. Outre la validation des performances du modèle en fonction des données d’entraînement, vous pouvez aussi réaliser des prévisions sur des entités. | |
Effectue une régression linéaire généralisée en vue de générer des prévisions ou de modéliser une variable dépendante en fonction de ses relations à un ensemble de variables explicatives. Cet outil permet d’adapter des modèles continus (moindres carrés ordinaires), binaires (logistique) et totaux (Poisson). | |
Calcule la régression pondérée géographiquement (Geographically Weighted Regression, GWR), qui est une forme locale de régression linéaire utilisée pour modéliser des relations variant spatialement. |
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