| Analyzing Patterns ツールセット |
| 平均最近隣 (Average Nearest Neighbor) |  | | |
| 高/低クラスター分析 (High/Low Clustering (Getis-Ord General G)) | | | |
| インクリメンタル空間的自己相関 (Incremental Spatial Autocorrelation) | | | |
| Ripley の K 関数法 (Multi-Distance Spatial Cluster Analysis (Ripley's K Function)) | | | |
| 空間的自己相関分析 (Spatial Autocorrelation (Global Moran's I)) | | | |
| Assessing Sensitivity ツールセット |
| 属性の不確実性に対する感度の評価 (Assess Sensitivity to Attribute Uncertainty) | | | |
| Mapping Clusters ツールセット |
| バランス調整されたゾーンの構築 (Build Balanced Zones) | | | |
| コンポジット インデックスの計算 (Calculate Composite Index) | | | |
| クラスター/外れ値分析 (Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran's I)) | | | |
| 密度ベースのクラスター分析 (Density-based Clustering) | | | |
| ホット スポット分析 (Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)) | | | |
| ホット スポット分析の比較 (Hot Spot Analysis Comparison) | | | |
| 多変量クラスター分析 (Multivariate Clustering) | | | |
| 最適化ホット スポット分析 (Optimized Hot Spot Analysis) | | | |
| 最適化外れ値分析 (Optimized Outlier Analysis) | | | |
| 類似検索 (Similarity Search) [出力から点を作成] パラメーターの使用には Advanced ライセンスが必要です。 |  | | |
| 空間的外れ値の検出 (Spatial Outlier Detection) [出力予測ラスター] パラメーターを使用するには、Spatial Analyst が必要です。 | | | |
| 空間的に制限された多変量クラスター分析 (Spatially Constrained Multivariate Clustering) | | | |
| Measuring Geographic Distributions ツールセット |
| 中心フィーチャの算出 (Central Feature) | | | |
| 分布指向性分析 (Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse)) | | | |
| 方向トレンド (Directional Trend) | | | |
| リニア平均方向の算出 (Linear Directional Mean) | | | |
| 地理的中心の算出 (Mean Center) | | | |
| 地理的中間地点の算出 (Median Center) | | | |
| 近傍統計サマリー (Neighborhood Summary Statistics) ドロネー三角形分割近傍タイプを使用するには Advanced ライセンスが必要です。 | | | |
| 標準距離の算出 (Standard Distance) | | | |
| Modeling Spatial Relationships ツールセット |
| 2 変数の空間的関連性 (Bivariate Spatial Association (Lee'sL)) | | | |
| 因果推論分析 (Causal Inference Analysis) | | | |
| コロケーション分析 (Colocation Analysis) | | | |
| 予備回帰分析 (Exploratory Regression) | | | |
| フォレストベースおよびブースト分類と回帰分類 (Forest-based and Boosted Classification and Regression) ラスターの使用には Spatial Analyst が必要です。 | | | |
| 一般化線形回帰分析 (Generalized Linear Regression) | | | |
| ネットワーク空間加重の生成 (Generate Network Spatial Weights) | 次のものが必要 Network Analyst | 次のものが必要 Network Analyst | 次のものが必要 Network Analyst |
| 空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix) | | | |
| 地理空間加重回帰分析 (Geographically Weighted Regression (GWR)) 係数ラスターの生成には Advanced ライセンスが必要です。 | | | |
| ローカル 2 変数リレーションシップ (Local Bivariate Relationships) | | | |
| マルチスケール地理空間加重回帰分析 (Multiscale Geographically Weighted Regression) (MGWR) 係数ラスターの生成には Advanced ライセンスが必要です。 | | | |
| 最小二乗法 (Ordinary Least Squares (OLS)) | | | |
| 空間統計モデル ファイルを使用して予測 (Predict Using Spatial Statistics Model File) ラスターの使用には Spatial Analyst が必要です。 | | | |
| Presence-Only 予測 (Presence-only Prediction (MaxEnt)) ラスターの使用には Spatial Analyst が必要です。 | | | |
| ゾーン間の空間的関連性 (Spatial Association Between Zones) ラスターを入力または出力として使用するには Spatial Analyst が必要です。 | | | |
| Spatial Component Utilities (Moran Eigenvectors) ツールセット |
| 近隣のコンセプトを比較 (Compare Neighborhood Conceptualizations) | | | |
| 空間コンポーネントの説明変数を作成 (Create Spatial Component Explanatory Variables) | | | |
| 空間構造の分解 (Decompose Spatial Structure (Moran Eigenvectors)) | | | |
| フィールドから空間的自己相関分析をフィルター (Filter Spatial Autocorrelation From Field) | | | |
| Utilities ツールセット |
| 近接フィーチャへの距離を計算 (Calculate Distance Band from Neighbor Count) | | | |
| 率の計算 (Calculate Rates) | | | |
| イベントの集計 (Collect Events) | | | |
| Web 表示用に空間統計ポップアップ チャートを変換 (Convert Spatial Statistics Popup Charts for Web Display) | | | |
| 空間加重マトリックス → テーブル (Convert Spatial Weights Matrix to Table) | | | |
| 空間統計モデル ファイルの説明 (Describe Spatial Statistics Model File) | | | |
| ディメンションの削減 (Dimension Reduction) | | | |
| フィーチャ属性を ASCII にエクスポート (Export Feature Attribute to ASCII) | | | |
| 空間統計モデル ファイルのプロパティを設定 (Set Spatial Statistics Model File Properties) | | | |
| 時系列の平滑化 (Time Series Smoothing) | | | |