Какие методы используются для анализа непрерывных пространственных данных?

Некоторые методы, которые используются для анализа непрерывных пространственных данных:

• Пространственная интерполяция. blogs.epsilonmetrics.ru Метод позволяет оценивать значения переменной в локациях, где нет измерений, на основе значений этой же переменной в тех локациях, где измерения выполнены. blogs.epsilonmetrics.ru
• Вариограмма (Variogram) и ковариация (Covariogram). blogs.epsilonmetrics.ru Инструменты для измерения пространственной автокорреляции данных, чтобы определить, как зависимость данных меняется на различных расстояниях. blogs.epsilonmetrics.ru
• Оценка плотности методом ядер (Kernel Density Estimation, KDE). blogs.epsilonmetrics.ru Метод оценивает плотность распределения точечных данных на площади. blogs.epsilonmetrics.ru Используется для создания поверхностей плотности из географически «разбросанных» точек, что помогает выявить «горячие точки» или области с наибольшей концентрацией событий. blogs.epsilonmetrics.ru
• Полигоны Тиссена (Thiessen Polygons). blogs.epsilonmetrics.ru Метод предполагает создание полигонов, в которых каждая точка внутри полигона ближе к центральной точке этого полигона, чем к любой другой центральной точке соседних полигонов. blogs.epsilonmetrics.ru
• Геостатистический анализ. blogs.epsilonmetrics.ru Метод предполагает применение статистических методов для анализа и прогнозирования пространственных явлений. blogs.epsilonmetrics.ru
• Пространственные корреляция и регрессия. blogs.epsilonmetrics.ru Методы позволяют анализировать статистические взаимосвязи и зависимости между пространственно распределёнными переменными. blogs.epsilonmetrics.ru

Для работы с пространственными данными часто используются геоинформационные системы (ГИС), например ArcGIS, QGIS, MapInfo. apptask.ru