Ripley K Function (Point Pattern Analysis)
Уявіть, що ви розміщуєте коло радіусом d навколо кожної точки у вашому наборі даних і підраховуєте, скільки інших точок потрапляє в кожне коло. Якщо реальні події кластеризуються разом — випадки захворювань у районі, дерева одного виду — ці кола заповнюються швидше, ніж очікувалося випадково. Якщо події уникають одна одну, кола залишаються порожніми. Функція K формалізує цю ідею: значення вище теоретичної лінії CSR вказують на кластеризацію, значення нижче — на регулярність, а перетворення L центрує базову лінію CSR на нулі, щоб відхилення були одразу видимі.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Ripley, B. D. (1977). Modelling spatial patterns. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 39(2), 172–212. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1977.tb01615.x ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 2). Ripley K Function (Point Pattern Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/spatial-analysis/ripley-k
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Просторова автокореляція за Geary's CПросторовий аналіз↔ compare
- Аналіз гарячих точок Getis-Ord Gi*Просторовий аналіз↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →