Also known as Getis-Ord Gi* – The r

Also known as Getis-Ord Gi* – The resultant z-scores and p-values tell you where features with either high or low values cluster spatially. This tool works by looking at each feature within the context of neighboring features. A feature with a high value is interesting by may not be a statistically significant hot spot. To be a statistically significant hotspot, a feature will have a high value and be surrounded by other features with high values as well. The local sum for a feature and its neighbors is compared proportionally to the sum of all features; when the local sum is very different from the expected local sum, and that difference is too large to be the result of random choice, a statistically significant z-score results.

The Gi* statistic returned for each feature in the dataset is a z-score. For statistically significant positive z-scores, the larger the z-score is, the more intense clustering of high values (hot spot). For statistically significant negative z-scores, the smaller the z-score is, the more intense the clustering of low values (cold spot).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรียกอีกอย่างว่า ใบสั่ง Getis จิ * – คะแนน z ผลแก่และค่า p บอกที่คลัสเตอร์ spatially ของคุณลักษณะที่ มีค่าสูง หรือต่ำ เครื่องมือนี้ทำงาน โดยมองที่แต่ละคุณลักษณะภายในบริบทของเพื่อนบ้าน คุณลักษณะที่ มีค่าสูงเป็นที่น่าสนใจ โดยพฤษภาคมไม่จุดร้อนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เป็น จุดสำคัญทางสถิติ คุณลักษณะจะมีค่าสูง และถูกล้อมรอบ ด้วยคุณลักษณะอื่น ๆ มีค่าสูงด้วย ผลท้องถิ่นสำหรับคุณลักษณะและของเพื่อนบ้านถูกเปรียบเทียบสัดส่วนกับผลรวมของคุณลักษณะทั้งหมด เมื่อผลบวกภายในแตกต่างอย่างมากจากภายในผลที่คาดไว้ และความแตกต่างที่มีขนาดใหญ่เกินไปเป็นผลมาจากการเลือกสุ่ม z-คะแนนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติผลจิ * สถิติกลับสำหรับแต่ละคุณลักษณะในชุดข้อมูลเป็นคะแนน z ในทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญบวก z-คะแนน ใหญ่มากคะแนน z ได้ คลัสเตอร์ที่เข้มข้นมากค่าสูง (ฮอตสปอต) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติค่าลบ z-คะแนน ขนาดเล็ก z-คะแนนเป็น รุนแรงขึ้นคลัสเตอร์ค่าต่ำสุด (จุดเย็น)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ยังเป็นที่รู้จัก Gi-Getis Ord * - Z-ผลคะแนนและค่าพีบอกคุณที่มีกับทั้งค่าสูงหรือต่ำคลัสเตอร์ตำแหน่ง เครื่องมือนี้ทำงานโดยดูที่คุณลักษณะในแต่ละบริบทของคุณสมบัติใกล้เคียง คุณลักษณะที่มีมูลค่าสูงเป็นที่น่าสนใจโดยไม่อาจจะเป็นจุดร้อนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ จะเป็นฮอตสปอตนัยสำคัญทางสถิติคุณลักษณะจะมีมูลค่าสูงและถูกล้อมรอบด้วยคุณสมบัติอื่น ๆ ที่มีค่าสูงเช่นกัน ผลรวมในท้องถิ่นสำหรับบาร์และประเทศเพื่อนบ้านเมื่อเทียบสัดส่วนผลรวมของคุณสมบัติทั้งหมด; เมื่อผลรวมในท้องถิ่นที่แตกต่างกันมากจากผลรวมคาดว่าในท้องถิ่นและความแตกต่างที่มีขนาดใหญ่เกินไปที่จะเป็นผลมาจากการเลือกที่สุ่มนัยสำคัญทางสถิติผล Z-คะแนน. Gi * สถิติกลับสำหรับแต่ละคุณลักษณะในชุดข้อมูลที่เป็น Z- คะแนน สำหรับในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ Z-คะแนนที่มีขนาดใหญ่เป็น Z-คะแนน, การจัดกลุ่มที่รุนแรงมากขึ้นของค่าสูง (จุดร้อน) สำหรับในทางลบอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ Z-คะแนนที่มีขนาดเล็กเป็น Z-คะแนนที่รุนแรงมากขึ้นการจัดกลุ่มของค่าต่ำ (จุดเย็น)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ยังเป็นที่รู้จัก getis ORD กี * ) ซึ่ง p-values z-scores และบอกคุณว่าคุณสมบัติใดสูงหรือต่ำค่าเปลี่ยนคลัสเตอร์ . เครื่องมือนี้ทำงานโดยมองแต่ละคุณสมบัติภายในบริบทของคุณสมบัติใกล้เคียง คุณลักษณะที่มีคุณค่าสูง ที่น่าสนใจโดยอาจไม่ได้เป็นอย่างมีนัยสำคัญจุด เป็นฮอตสปอตอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ,คุณลักษณะจะมีค่าสูงและถูกล้อมรอบด้วยคุณสมบัติอื่น ๆที่มีค่าสูงเช่นกัน ทุนท้องถิ่น คุณลักษณะและประเทศเพื่อนบ้าน ก็เทียบได้กับผลรวมของทุกคุณลักษณะ เมื่อผลรวมท้องถิ่นมีมากแตกต่างจากที่คาดหวังภายในผลรวมและความแตกต่างนั้นมีขนาดใหญ่เกินไปที่จะถูกผลของการเลือกแบบสุ่ม , คะแนน

ผลอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติกิ * สถิติกลับมาสำหรับแต่ละคุณลักษณะในชุดข้อมูลเป็นคะแนน . สำหรับ z-scores บวก อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ใหญ่กว่าคะแนนคือ รุนแรงมากขึ้นสำหรับมูลค่าสูง ( ฮอตสปอต ) สำหรับ z-scores ลบอย่างมีนัยสำคัญ ยิ่งคะแนน ยิ่งรุนแรง กลุ่มของค่าต่ำ ( จุดเย็น )