分布指向性分析（Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse)） (空間統計)
サマリ
標準偏差楕円を作成して、中心傾向、分散、指向性傾向といった、地理フィーチャの空間特性をまとめます。
分布指向性分析（Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse)）の詳細
図
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使用法
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[分布指向性分析（Standard Deviational Ellipse）] ツールを実行すると、それぞれのケース（[ケース フィールド] パラメータ）について、楕円ポリゴンを格納した新しい出力フィーチャクラスが作成されます。これらの楕円ポリゴンの属性値には、平均中心の X 座標と Y 座標、2 つの標準距離（長軸と短軸）、楕円の方向などがあります。フィールド名は、CenterX、CenterY、XStdDist、YStdDist、Rotation です。ケース フィールドが提供されている場合は、このフィールドが出力フィーチャクラスにも追加されます。
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ユークリッドまたはマンハッタン距離に基づく計算では、距離を正確に計測するために投影変換されたデータが必要です。
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フィーチャの空間パターンが中心に集中しており、周囲に近づくにつれてフィーチャが少なくなる場合（正規の空間分布）は、1 標準偏差楕円ポリゴンでフィーチャの約 68 パーセントがカバーされ、2 標準偏差でフィーチャの約 95 パーセントがカバーされ、3 標準偏差でクラスタ内のフィーチャの約 99 パーセントがカバーされます。
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出力される [回転] フォールドの値は、12 時からの時計回りで計測された長軸の回転を表します。
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分析に先立って、[ケース フィールド] を使用してフィーチャをグループ化します。ケース フィールドを指定すると、まず入力フィーチャがケース フィールドの値に応じてグループ化され、次に各グループについて標準偏差楕円が計算されます。ケース フィールドは、整数型、日付型、または文字列型です。[ケース フィールド] に NULL 値を持つレコードは、分析から除外されます。
標準偏差楕円の計算は、（深刻度で加重した交通事故の楕円を取得する場合など）オプションの [ウェイト フィールド] に基づかせることもできます。ウェイト フィールドの値は数値でなければなりません。
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ライン フィーチャとポリゴン フィーチャの場合は、距離の計算にフィーチャの重心が使用されます。マルチポイント、ポリライン、または複数のパートを持つポリゴンの場合は、すべてのフィーチャ パートの加重平均中心を使用して重心が計算されます。加重は、ポイント フィーチャの場合は 1、ライン フィーチャの場合は長さ、ポリゴン フィーチャの場合は面積です。
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マップ レイヤを使用して、入力フィーチャクラスを指定できます。解析対象として指定したレイヤの中で何らかのフィーチャが選択されている場合、選択されているフィーチャだけが解析の対象となります。
注意:シェープファイルを使用するときは、NULL 値を格納できないため、注意が必要です。シェープファイル以外の入力からシェープファイルを作成するツールまたはその他の方法では、NULL 値がゼロとして格納または解釈される場合があります。場合によっては、NULL 値はシェープファイルに非常に大きな負の値として格納されます。この場合、予期せぬ結果に至ることがあります。詳細については、「ジオプロセシングでのシェープファイル出力の注意事項」をご参照ください。
構文
| パラメータ | 説明 | データ タイプ |
Input_Feature_Class |
標準偏差楕円の計算対象となるフィーチャの分布を示すフィーチャクラス。 | Feature Layer |
Output_Ellipse_Feature_Class |
出力楕円フィーチャが格納されるポリゴン フィーチャクラス。 | Feature Class |
Ellipse_Size |
標準偏差における出力楕円のサイズ。デフォルトの楕円サイズは 1 であり、標準偏差として選択できる有効な値は 1、2、または 3 です。
| String |
Weight_Field (オプション) |
相対的重要性に応じて位置にウェイトを付けるために使用される数値フィールドです。 | Field |
Case_Field (オプション) |
個々の分布指向性分析の計算式のためのグループ化に使用するフィールド。ケース フィールドは、整数型、日付型、または文字列型です。 | Field |
コードのサンプル
次の Python ウィンドウ スクリプトは、DirectionalDistribution（分布指向性分析）ツールの使用方法を示しています。
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.DirectionalDistribution_stats("AutoTheft.shp", "auto_theft_SE.shp", "1_STANDARD_DEVIATION", "#", "#")
次のスタンドアロン Python ウィンドウのスクリプトは、DirectionalDistribution（分布指向性分析）ツールの使用方法を示しています。
# Measure the geographic distribution of auto thefts
# Import system modules
import arcpy
# Local variables...
workspace = "C:/data"
locations = "AutoTheft.shp"
links = "AutoTheft_links.shp"
standardDistance = "auto_theft_SD.shp"
stardardEllipse = "auto_theft_SE.shp"
linearDirectMean = "auto_theft_LDM.shp"
try:
# Set the workspace (to avoid having to type in the full path to the data every time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Process: Standard Distance of auto theft locations...
arcpy.StandardDistance_stats(locations, standardDistance, "1_STANDARD_DEVIATION", "#", "#")
# Process: Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) of auto theft locations...
arcpy.DirectionalDistribution_stats(locations, standardEllipse, "1_STANDARD_DEVIATION", "#", "#")
# Process: Linear Directional Mean of auto thefts...
arcpy.DirectionalMean_stats(links, linearDirectMean, "DIRECTION", "#")
except:
# If an error occurred while running a tool, print the messages
print arcpy.GetMessages()
環境
- 出力データの座標系
フィーチャ ジオメトリは分析に先立って出力座標系に投影されます。すべての数学的演算は、出力座標系の空間参照に基づいて実行されます。