Spatial&Statistics&Tools(空间统计工具)转载请注明出处
1. Analyzing Patterns（分析模型）
AverageNearestNeighbor
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2HighLowClustering
Display Output
Graphically
Multi-Distance Spatial Cluster
Analysis (Ripleys K Function)/ Ripleys K
ExpectedKObservedK
Distance Bands
Confidence Envelope
Permutations
Permutations990%
Permutations9999%
Permutations99999.9%
Autocorrelation (Morans I)/ Morans I
Conceptualization of Spatial Relationship
1Inverse Distance
2Inverse Distance Square&&&&&&&&&&&&&&&&
3Zone of Indifference
4Fixed Distance Band
5Polygon Contiguity (First
6Get Spatial Weights From File
2. Mapping Cluster（绘制聚簇）
(1)Cluster
and Outlier Analysis (Anselin Local Morans I)/
Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)
Gi*Z score
3.Measuring Geographic
Distribution（测量地理分布）
Self-potential0
2)Directional Distribution (Standard Deviational
Directional Mean
5)Standard
(1) 1 Standard
Deviation:
22 Standard Deviations
33 Standard Deviations
4.Modeling Spatial
Relationship(空间关系建模)
1)Generate
Network Spatial Weights
2)Generate
Spatial Weights Matrix
3)Geographically Weighted Regression
4)Ordinary
Least Squares
5. Rendering（渲染）
1Cluster/Outlier Analysis with
Cluster And
Outlier Analysis Z Score
Rendering lyrZ ScoreP Value
Events with Rendering()
EventsCount Rendering
3Count Rendering
4Hot Spot Analysis with
AnalysisZ Score Rendering
5Z Score RenderingZ
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6. Utilities（实用工具）
1Calculate Areas
Calculate Distance Band from
Neighbor Count
Convert Spatial Weights Matrix
*.Swm(*.dbf)
Convert Spatial
Weights Matrix to Table
Export Feature Attribute to
ASCIIascii
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