 Classical statistical model assum

 Classical statistical model assumptions
 Independence vs dependence in time and space
 Tobler’s first law:
“All things are related, but nearby things are more related than distant things”
 Spatial dependence and autocorrelation
 Correlation and Correlograms
 Covariance and autocovariance
 Lags – fixed or variable interval
 Correlograms and range
 Stationary and non-stationary patterns
 Outliers
 Extending concept to spatial domain
 Transects
 Neighbourhoods and distance-based models
 Global spatial autocorrelation
 Dataset issues: regular grids; irregular lattice (zonal) datasets; point samples
 Simple binary coded regular grids – use of Joins counts
 Irregular grids and lattices – extension to x,y,z data representation
 Use of x,y,z model for point datasets
 Local spatial autocorrelation
 Disaggregating global models

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สมมติฐานแบบทางสถิติคลาสสิพึ่งพา vs เอกราชในเวลาและพื้นที่ Tobler แรกกฎหมาย: "ทุกสิ่งที่เกี่ยวข้อง แต่สิ่งที่ใกล้เคียงเกี่ยวข้องมากขึ้นกว่าสิ่งที่อยู่ไกล" พึ่งพา Spatial และ autocorrelationความสัมพันธ์และ Correlogramsแปรปรวนและ autocovarianceล่าช้า – ช่วงเวลาคงที่ หรือผันแปร Correlograms และรูปแบบนิ่ง และเคลื่อนไหว Outliersแนวคิดขยายโดเมนเชิงพื้นที่ Transectsย่านและระยะทางตามโมเดลส่วนกลาง autocorrelation spatialปัญหาชุดข้อมูล: ปกติกริด ผิดปกติตาข่ายชุดข้อมูล (ค่า) ตัวอย่างจุดรหัสไบนารีง่ายประจำกริด – ใช้นับรวมกริดไม่สม่ำเสมอ และที่ นี่ – นามสกุลให้ x, y, z เป็นตัวแทนของข้อมูลใช้ x, y, z รุ่นสำหรับชุดข้อมูลของจุดถิ่น autocorrelation spatial Disaggregating รุ่นทั่วโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คลาสสิกสถิติสมมติฐานรุ่น
อิสรภาพ VS การพึ่งพาอาศัยกันในเวลาและพื้นที่
กฎข้อแรก Tobler ของ:
"ทุกสิ่งที่เกี่ยวข้อง แต่สิ่งที่อยู่บริเวณใกล้เคียงมีความสัมพันธ์กันมากขึ้นกว่าสิ่งที่ห่างไกล"
การพึ่งพาอาศัยเชิงพื้นที่และอัต
ความสัมพันธ์และ Correlograms
แปรปรวนและ autocovariance
ล่าช้า - คงที่หรือตัวแปรช่วง
 Correlograms และช่วง
รูปแบบนิ่งและไม่หยุดนิ่ง
 Outliers
การขยายแนวคิดไปยังโดเมนเชิงพื้นที่
ตัดขวาง
ที่อยู่อาศัยและรูปแบบตามระยะทาง
ทั่วโลกอวกาศอัต
ปัญหาชุดข้อมูล: กริดปกติ; ตาข่ายที่ผิดปกติ (เขต) ชุดข้อมูล; ตัวอย่างจุด
ไบนารีง่ายรหัสกริดปกติ - ใช้ร่วมนับ
กริดผิดปกติและโปรย - ขยายไป X, Y, Z การแสดงข้อมูล
การใช้งานของ X, Y, Z รุ่นสำหรับชุดข้อมูลจุด
ท้องถิ่นอัตอวกาศ
 Disaggregating รุ่นทั่วโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คลาสสิกแบบจำลองทางสถิติเบื้องต้นการพึ่งพาความเป็นอิสระ vs ในเวลาและพื้นที่กฎหมายแรกของท๊ เบล ์ :" ทุกสิ่งที่เกี่ยวข้อง แต่สิ่งที่ใกล้เคียงที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมกว่าที่ห่างไกลของพึ่งพาและข้อมูลเชิงพื้นที่ ) และ correlograms Covariance และ autocovarianceล่าช้า–คงที่หรือตัวแปรอันตรภาค correlograms และช่วงเครื่องเขียน และ non-stationary รูปแบบผิดปกติขยายแนวคิดเชิงพื้นที่โดเมน transectsแว่วตามรูปแบบ และระยะทางทั่วโลกข้อมูลเชิงพื้นที่ข้อมูลเกี่ยวกับ : กริดปกติ ; ผิดปกติขัดแตะ ( เขตข้อมูล ) ; ตัวอย่างจุดวิไบนารีรหัสปกติกริด–ใช้ร่วม นับผิดปกติกริดและโครงผลึก–นามสกุล x , y , z ข้อมูล แทนใช้ X , Y , Z รูปแบบจุดข้อมูลท้องถิ่นเชิงสหสัมพันธ์ disaggregating นางแบบระดับโลก