השוואת שיטות
סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.
| אינטרפולציה מרחבית בקריג'ינג× | ניתוח נקודות חמות Getis-Ord Gi*× | |
|---|---|---|
| תחום | ניתוח מרחבי | ניתוח מרחבי |
| משפחה | Regression model | Regression model |
| שנת המקור≠ | 1963 | 1992 |
| הוגה השיטה≠ | Georges Matheron (formalised geostatistics) | Arthur Getis and J. Keith Ord |
| סוג≠ | Geostatistical spatial interpolation | Local spatial statistic |
| מקור מכונן≠ | Matheron, G. (1963). Principles of Geostatistics. Economic Geology, 58(8), 1246–1266. DOI ↗ | Getis, A. & Ord, J.K. (1992). The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics. Geographical Analysis, 24(3), 189–206. DOI ↗ |
| כינויים≠ | geostatistical interpolation, Gaussian process regression (geostatistics), ordinary kriging, Kriging (Mekânsal Enterpolasyon) | hot spot analysis, cold spot analysis, Gi* statistic, local Gi statistic |
| קשורות≠ | 5 | 4 |
| תקציר≠ | Kriging is a geostatistical method that predicts the value of a continuous variable at unmeasured locations from nearby measurements, using the spatial correlation structure captured by a variogram. Formalised by Georges Matheron in 1963, it is the best linear unbiased predictor (BLUP) for spatial data and comes in Ordinary, Universal, and Co-Kriging forms. | Getis-Ord Gi* is a local spatial statistic, introduced by Getis and Ord in 1992 and refined in 1995, that compares the value at each location and its neighbours against the global mean to identify statistically significant clusters of high values (hot spots) and low values (cold spots). |
| ScholarGateמערך נתונים ↗ |
|
|