Изучение распределения данных с использованием гистограмм и нормальных графиков КК

Инструменты ESDA (см. Исследовательский анализ пространственных данных) помогают изучать распределение ваших данных.

Чтобы проверить, является ли распределение данных нормальным (близко к графику нормального распределения), воспользуйтесь гистограммами и нормальными графиками КК. В суммарной статистике гистограммы среднее значение и медиана будут одинаковыми, асимметрия должна быть близкой к нулю, а эксцесс около 3, при условии нормального распределения данных. Если асимметрия данных слишком большая, вы можете выполнить преобразование данных, чтобы приблизить их распределение к нормальному. Обратите внимание, что процедура обратного преобразования сформирует приблизительно несмещенные проинтерполированные значения с приблизительными стандартными ошибками кригинга при использовании универсального или ординарного кригинга.

Нормальный график КК обеспечивает визуальное сравнение вашего набора данных со стандартным нормальным распределением, поэтому вы можете изучать точки, которые вызывают отклонения от нормального распределения, выбрав их на графике и изучив их местоположение на карте. За примером обратитесь к разделу Нормальные графики КК и общие графики КК (Normal QQ and general QQ plots). Преобразование данных можно так же использовать в нормальных графиках КК.

Шаги:

1. Выберите точечный слой в таблице содержания ArcMap, который необходимо исследовать.
2. Выберите панель инструментов ArcGIS Geostatistical Analyst Extension, перейдите в раздел Исследовать данные (Explore Data), и выберите или Гистограмма (Histogram), или Нормальный график КК (Normal QQ Plot).

Подсказка:

В меню Гистограмма (Histogram) отметьте параметр Статистика (Statistics) для отображения суммарной статистики по данным.

Подсказка:

В нормальном графике КК точки выстроятся вдоль опорной линии, проходящей под углом 45 градусов, если данные распределены нормально.