Robustā Getisa-Ord Gi* statistika
Robustā Getisa-Ord Gi* statistika paplašina klasisko Gi* karstā punkta mērījumu, lai apstrādātu ārkārtējas vērtības (outliers) telpiskajos datos. Izmantojot robustus vidējās vērtības un dispersijas novērtējumus — piemēram, apgrieztos vidējos (trimmed means), mediānas vai samazinātas ietekmes novērojumus —, tā identificē statistiski nozīmīgus telpiskus augstu vai zemu vērtību kopumus pat tad, ja atribūta sadalījumā ir ārkārtējas vērtības, kas izkropļotu standarta Gi*.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- Getis, A., & Ord, J. K. (1992). The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical Analysis, 24(3), 189–206. DOI: 10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x ↗
- Anselin, L., & Liu, X. (2010). Spatial panel econometrics. In Handbook of Applied Economic Statistics. Robust spatial statistics variants are discussed in the context of outlier-resistant local indicators. See also: Anselin, L. (2018). A local indicator of multivariate spatial association. Geographical Analysis, 51(2), 133–150. link ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Getis-Ord Gi* Statistic. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/spatial-analysis/robust-getis-ord-gi
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Karstā punkta analīze (Getis-Ord Gi*)Telpiskā analīze↔ salīdzināt
- Lokālā Getis-Ord Gi* (Karsto punktu analīze)Telpiskā analīze↔ salīdzināt
- Lokālais Morana I (LISA)Telpiskā analīze↔ salīdzināt
- Robustie lokālie telpiskās asociācijas rādītāji (Robust LISA)Telpiskā analīze↔ salīdzināt
- Robustā telpiskā autokorelācijaTelpiskā analīze↔ salīdzināt
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →