मेरे पास 2 डी वर्ग है, और मेरे पास इसके अंदर बिंदुओं का एक सेट है, कहते हैं, 1000 अंक। मुझे यह देखने का एक तरीका चाहिए कि क्या वर्ग के अंदर के बिंदुओं का वितरण बाहर फैला हुआ है (या कम या ज्यादा समान रूप से वितरित) या वे वर्ग के अंदर किसी स्थान पर एक साथ इकट्ठा होने की प्रवृत्ति रखते हैं।
इसे निर्धारित करने के लिए मुझे गणितीय / सांख्यिकीय (प्रोग्रामिंग नहीं) तरीका चाहिए। मैंने गुगली की, कुछ अच्छा पाया जैसे फिट, कोलमोगोरोव, आदि, और बस आश्चर्य होता है कि क्या इसे प्राप्त करने के लिए अन्य दृष्टिकोण हैं। कक्षा के पेपर के लिए यह आवश्यक है।
इनपुट्स: एक 2 डी वर्ग, और 1000 अंक। आउटपुट: हां / नहीं (हां = समान रूप से फैला हुआ, नहीं = कुछ स्थानों में एक साथ इकट्ठा होना)।
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आपने पर्याप्त रूप से स्पष्ट नहीं किया है कि आपके लिए "समान रूप से वितरित" क्या है। क्या आपका मतलब समान रूप से 2 डी वर्दी घन या कुछ और है? उदाहरण के लिए, समान रूप से अंक की श्रृंखला? या अंकों का एक चक्र? एक मायने में, ये आंकड़े समान रूप से फैले हुए हैं।
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ttnphns 11
@ttnphns इस संदर्भ में, "वर्दी" का एक अच्छी तरह से स्थापित पारंपरिक अर्थ है। यह निरंतर तीव्रता के साथ एक पॉइसन प्रक्रिया से मेल खाती है। यह अक्सर "सीएसआर" के रूप में जाना जाता है पूरी तरह से स्थानिक रूप से यादृच्छिक ।
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whuber
@ आप "स्थानिक बिंदु प्रक्रियाओं" पर शोध करना चाहते हैं। अच्छे कीवर्ड में "रिप्ले के फंक्शन," "सीएसआर", और "पॉइसन" शामिल हैं। आपके लिए एक सुलभ संदर्भ ओ'सूलीवन एंड अनविन, भौगोलिक सूचना विश्लेषण होगा। एक क्लासिक रिप्ले है, स्थानिक सांख्यिकी : यह बिंदु प्रक्रियाओं पर केंद्रित है। अनुप्रयोगों के लिए, क्राइमस्टैट पर एक त्वरित नज़र डालें । यदि आप सहज हैं
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whuber
R, तो इस कार्य के लिए बहुत सारे उपकरण हैं ।