İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Mekânsal analiz›Getis-Ord Gi* Sıcak Nokta Analizi
Regression model

Getis-Ord Gi* Sıcak Nokta Analizi

Getis-Ord Gi* Hot Spot Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: hot spot analysis, cold spot analysis, Gi* statistic, local Gi statistic, Getis-Ord Gi* (Sıcak/Soğuk Nokta Analizi)

Getis-Ord Gi* (1992'de Getis ve Ord tarafından tanıtılan ve 1995'te geliştirilen) her bir konumu ve komşularını küresel ortalamaya karşı karşılaştırarak istatistiksel olarak anlamlı yüksek değer kümelerini (sıcak noktalar) ve düşük değer kümelerini (soğuk noktalar) belirleyen yerel bir uzamsal istatistiktir.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Getis-Ord Gi* Sıcak Nokta Analizi
Geary'nin C Uzamsal Otok…Yerel Moran's I (LISA)Moran's IMekansal Gecikme Modeli…Kriging Mekansal Enterpo…Çok Ölçekli Coğrafi Ağır…Ripley K FonksiyonuMekansal Panel Veri Mode…

Ne zaman kullanılır

Sürekli bir değişkenin coğrafi olarak referanslanmış konumlarda ölçüldüğü ve makul bir örneklemle (en az yaklaşık 30 konum) kesitsel verilerde istatistiksel olarak anlamlı sıcak ve soğuk noktaları haritalamak istediğinizde Gi*'yi kullanın. Mesafe veya k-en yakın komşulara dayalı tanımlanmış bir uzamsal ağırlık matrisi ve çoklu test (FDR) düzeltmesi gerektirir. Sonuçlar seçilen mesafe eşiğine duyarlıdır, bu nedenle komşuluk tanımı gerekçelendirilmelidir. Bir LISA ayrıştırmasının aksine, Gi* yalnızca yüksek-yüksek ve düşük-düşük kümeleri yakalar.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • İstatistiksel olarak anlamlı yerel kümeleri belirler ve bunları doğrudan sıcak noktalar ve soğuk noktalar olarak haritalar.
  • Standart normal dağılıma karşı test edilen, yorumlanabilir konum başına bir z-skoru üretir.
  • Odak konumun kendisini (yıldızlı Gi* formu) içerir, bu nedenle bir konum kendi kümesinin bir parçası olabilir.
Sınırlılıklar
  • Koordinat verisi olmadan uygulanamaz; uzamsal referans olmadan standart (uzamsal olmayan) bir kümeleme yaklaşımı gereklidir.
  • Sonuçlar, uzamsal ağırlık matrisi için seçilen mesafe eşiğine veya komşu sayısına bağlıdır ve bu seçimle değişebilir.
  • Yalnızca yüksek-yüksek ve düşük-düşük kümeleri tespit eder; LISA'nın aksine uzamsal aykırı değerleri (yüksek değerin düşük değerlerle çevrili olması veya tersi) işaretlemez.

SSS

Gi* Yerel Moran I (LISA) ile nasıl farklılık gösterir?

Gi* yalnızca benzer değer kümelerini — yüksek-yüksek (sıcak noktalar) ve düşük-düşük (soğuk noktalar) — belirler. Yerel Moran I, ek olarak yüksek bir değerin düşük değerlerle çevrelenmesi gibi uzamsal aykırı değerleri de ayırt eder, bu nedenle LISA daha eksiksiz bir yerel tipoloji sunarken Gi* yoğunlaşmaya odaklanır.

Gi* z-skoru ne anlama gelir?

Bu, bir konumun ve komşularının yerel ağırlıklı toplamını küresel ortalamaya karşı karşılaştıran standartlaştırılmış bir skordur. Büyük pozitif bir z-skoru istatistiksel olarak anlamlı bir sıcak noktayı, büyük negatif bir z-skoru ise bir soğuk noktayı işaret eder; sıfıra yakın değerler anlamlı bir yerel kümelenmenin olmadığını gösterir.

Neden çoklu test düzeltmesi gereklidir?

Gi*, konum başına bir anlamlılık testi çalıştırır, bu nedenle çok sayıda konumun olduğu bir haritada bazıları şans eseri anlamlı görünecektir. Yanlış keşif oranı (FDR) düzeltmesi, bu eş zamanlı karşılaştırmalar için ayar yapar ve işaretlenen sıcak ve soğuk noktaların güvenilir kalmasını sağlar.

Mesafe eşiğini değiştirdiğimde sıcak noktalarım neden değişiyor?

Gi*, bir mesafe eşiği veya komşu sayısı ile belirlenen her konumun komşularını tanımlayan uzamsal ağırlık matrisine bağlıdır. Sonuçlar bu seçime duyarlı olduğundan, komşuluk tanımı gerekçelendirilmeli ve etkisi kontrol edilmelidir.

Kaynaklar

  1. 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 ↗
  2. Ord, J.K. & Getis, A. (1995). Local Spatial Autocorrelation Statistics. Geographical Analysis, 27(4), 286–306. link ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Getis-Ord Gi* Hot Spot Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/getis-ord-gi

İlişkili yöntemler

Geary'nin C Uzamsal OtokorelasyonuYerel Moran's I (LISA)Moran's IMekansal Gecikme Modeli (SAR / Mekansal Otokorelatif)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Geary'nin C Uzamsal OtokorelasyonuMekânsal analiz↔ karşılaştır
  • Yerel Moran's I (LISA)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
  • Moran's IMekânsal analiz↔ karşılaştır
  • Mekansal Gecikme Modeli (SAR / Mekansal Otokorelatif)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Geary'nin C Uzamsal OtokorelasyonuKriging Mekansal EnterpolasyonuÇok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR)Ripley K FonksiyonuMekansal Panel Veri Modeli (Sabit/Rastgele Etkili)

Benzer yöntemler

Yerel Getis-Ord Gi* (Sıcak Nokta Analizi)Yerel Sıcak Nokta Analizi (Getis-Ord Gi*)Sıcak Nokta Analizi (Getis-Ord Gi*)Küresel Sıcak Nokta Analizi (Getis-Ord G İstatistiği)Global Getis-Ord Gi* İstatistiğiÇok Ölçekli Getis-Ord Gi* Sıcak Nokta AnaliziSağlam Getis-Ord Gi* İstatistiğiYerel Mekansal Otokorelasyon

İlgili referans kavramlar

Mekansal Nokta SüreçleriMantel-Haenszel ve Tabakalı AnalizÇoklu Hipotez TestiHiyerarşik Kümeleme AnaliziStatistical AnalysisGizil Sınıf Analizi

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Getis-Ord Gi* (Getis-Ord Gi* Hot Spot Analysis). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/getis-ord-gi · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Arthur Getis and J. Keith Ord
Year
1992
Type
Local spatial statistic
Estimator
Standardised Gi* z-score per location
Outcome
continuous (spatially referenced)
İlişkili yöntemler
Geary'nin C Uzamsal OtokorelasyonuYerel Moran's I (LISA)Moran's IMekansal Gecikme Modeli (SAR / Mekansal Otokorelatif)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil