एक कैविएट
डेटा में कोई व्यवस्थित त्रुटि नहीं होने पर, नमूना डेटा से अनिश्चितता का अनुमान लगाने के लिए एक मानक त्रुटि एक उपयोगी तरीका है । यह धारणा इस संदर्भ में संदिग्ध वैधता की है, क्योंकि (ए) केडीई मानचित्रों में स्थानीय रूप से निश्चित त्रुटियां होंगी, जो परतों के बीच व्यवस्थित रूप से बनी रह सकती हैं और (बी) कर्नेल त्रिज्या (या "बैंडविड्थ) की पसंद के कारण अनिश्चितता का एक संभावित विशाल घटक है। ") इन नक्शों के किसी भी एक संग्रह में बिल्कुल भी प्रतिबिंबित नहीं होगा।
कुछ विकल्प
फिर भी, संबंधित, ध्वस्त ("स्टैक्ड") मानचित्रों के संग्रह के बीच परिवर्तनशीलता को चित्रित करना एक महान विचार है - बशर्ते आपको वर्णित सीमाओं को याद रखें। इस सेटिंग में स्थानीय परिवर्तनशीलता के कई उपाय स्वाभाविक होंगे, जिनमें शामिल हैं:
मूल्यों की श्रेणी , या तो additively (अधिकतम माइनस न्यूनतम) या गुणा (अधिकतम न्यूनतम द्वारा विभाजित ) व्यक्त की गई है ।
विचरण या मानक विचलन मूल्यों की। इसका गुणात्मक संस्करण मानों के लघुगणक का विचलन या मानक विचलन होगा ।
फैलाव का एक मजबूत अनुमानक, जैसे कि इंटरक्वेर्टाइल रेंज (या तीसरे से पहली चतुर्थांश का अनुपात)।
कई मामलों में, गुणन उपाय घनत्व के लिए अधिक उपयुक्त हो सकते हैं, क्योंकि प्रति एकड़ 100 और 101 पेड़ों के बीच का अंतर असंगत हो सकता है, जबकि प्रति एकड़ 2 और 1 पेड़ों के बीच का अंतर अपेक्षाकृत महत्वपूर्ण हो सकता है। दोनों १०१ - १०० = २ - १ - १ = १ की एक ही (योजक) सीमा को प्रदर्शित करते हैं, लेकिन उनकी १.०१ और २.२ की गुणात्मक सीमा काफी भिन्न होती है। (ध्यान दें कि एक गुणक सीमा हमेशा 1 से अधिक होती है, इसलिए कि 1 से 1.01 से 2.00 एक सौ गुना आगे है।)
गणना
इन उपायों की गणना के लिए स्थानीय आंकड़ों के कुछ रूप की आवश्यकता होती है । सेल आँकड़े स्थानिक विश्लेषक में कार्यक्षमता प्रसरण, पर्वतमाला, और मानक विचलन की गणना करेगा। स्थानीय मात्राएँ रैंक के साथ मिल सकती हैं । उधम मचाते रहने के बजाय, जो रैंकों का उपयोग करने के लिए सुविधाजनक है, का उपयोग करने के लिए रैंक करता है। उन्हें खोजने के लिए, n ढेर में ग्रिड की संख्या हो। माध्यिका की एक रैंक होती है (n + 1) / 2 - जो कि पूरी संख्या नहीं हो सकती है, यह दर्शाता है कि इसे n / 2 और n / 2 + 1 रैंक के औसत से गणना की जानी चाहिए, जिसमें से कोई भी माध्यिका अनुमानित होगी। चतुर्थकों को अनुमानित करने के लिए, फिर, (n + 1) / 2 को निकटतम पूर्ण संख्या में नीचे करें, फिर 1 जोड़ें और 2 से विभाजित करें। इस संख्या को r होने दें । उपयोगआर और एन + 1 - आर क्वार्टल्स के रैंकों के लिए।
एक उदाहरण के रूप में, यदि स्टैक में n = 6 ग्रिड हैं, (n + 1) / 2 राउंड डाउन 3 है और (3 + 1) / 2 = 2 राउंडिंग की आवश्यकता नहीं है। उपयोग आर = 2 और आर = 6 + 1 - 2 = 5 रैंकों के लिए। वास्तव में, यह प्रक्रिया प्रत्येक सेल में छह मूल्यों के दूसरे सबसे कम ( आर = 2) और दूसरे उच्चतम ( आर = 5) मान लौटाएगी। आप या तो उनके अंतर या उनके अनुपात का नक्शा बना सकते हैं।
