【851】空间相关性计算
摘要：参考：皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 参考：空间相关系数 通过计算每个象元的相关性，然后把整个象元再描绘出来，就形成一幅地图！ 参考：A&C分区｜两变量相关系数空间分布图（空间演变及影响因子分析第三集：空间相关性分析） 参考：Python气象数据处理
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posted @ 2023-07-05 15:10
随笔分类 - Study Materials / Statistics
【806】虾神-热点分析
摘要：参考： 白话空间统计十九：热点分析(上) 白话空间统计十九：热点分析（中） 白话空间统计十九：热点分析（下）：结果解读以及用R语言实现
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posted @ 2023-02-26 18:51
【798】Python中通过seaborn绘制violin plot
摘要：参考：python怎么绘制小提琴图？|seaborn violinplot 参考：seaborn学习笔记（四）：箱型图、小提琴图 参考：01 ，seaborn 基本设置 ：5种风格，外边框，图位置，子图风格，文字大小，线宽 参考：matplotlib科研绘图 Times New Roman字体设置
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posted @ 2023-01-14 11:06
【757】相关统计分析
摘要：参考：热点分析 (Getis-Ord Gi*) 的工作原理（Hostspot Analysis） 参考：聚类和异常值分析 (Anselin Local Moran's I)（Cluster） 参考：新兴时空热点分析（Emerging Hotspot Analysis）
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posted @ 2022-10-22 18:12
【756】空间统计(hotspot)，虾神白话空间统计
摘要：白话空间统计 新版白话空间统计（1）：前言与地理学第一定律 新版白话空间统计（2）：空间自相关 新版白话空间统计（3）：空间分布模式 新版白话空间统计（4）：莫兰指数之起源 新版白话空间统计（5）：莫兰指数之计算详解这就是莫兰指数的原理：属性与空间关系的乘积，得到最终的空间上的相关性。空间关系在自相
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posted @ 2022-10-22 07:49
【743】皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)
摘要：参考：皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient) 参考：皮尔逊相关系数和检验P值 两组数据一一对应，通过计算判断两组数据的相关性 例如分析新冠确诊患者与城市人口的关系、与老年人口的关系等等。 可以考虑为人口密度的关系，也可以考虑人口绝对数量的关系 看两者是否算相
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posted @ 2022-09-28 08:58
