Sist. De Info. Geografica

Ejercicio 2

Explorar los datos antes de comenzar este ejercicio, usted debe haber terminado el ejercicio 1.

En este ejercicio, podrá explorar los datos. El proceso estructurado como se muestra al final del ejercicio 1, para tomar las mejores decisiones al crear una superficie, en primer lugar, debe explorar el dataset para obtener una mejor comprensión de la misma. Al explorar los datos, buscar errores evidentes en los valores que pueden afectar drásticamente la superficie predicción de salida, examinar cómo los datos se distribuyen , busque las tendencias mundiales, influencias de orientación, y así sucesivamente.

Geostatistical Analyst proporciona muchas herramientas exploración de datos. En este ejercicio, podrá explorar sus datos de tres formas:

• Estudiar la distribución de los datos.

• Identificar las tendencias en los datos, si los hubiere.

• Comprender la autocorrelación espacial y direccional las influencias.

Examinar la distribución de los datos utilizando el histograma de los métodos de interpolación que se utilizan para generar una superficie da los mejores resultados si los datos se distribuyen normalmente (una curva con forma de campana). Si los datos está inclinada (asimétricas), puede elegir de transformar los datos para que lo normal. Por lo tanto, es importante comprender la distribución de los datos antes de crear una superficie. El histograma de frecuencia parcelas los histogramas de los atributos de un conjunto de datos, lo que le permite examinar el estudio univariante (una variable) la distribución de cada atributo en el conjunto de datos. A continuación, se analizará la distribución del ozono para el O3_Sep06_3pm capa.

PASOS:

1.- Si tu cierras tu sesión anterior de Arcmap, inicie el programa otra vez y abre map.mxd de predicción de ozono.

2.- Haga clic en la capa ca_outline y arrástrela debajo del O3_Sep06_3pm capa de la tabla de contenido.

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3.- Haga clic en el O3_Sep06_3pm capa para seleccionarla.

4.- GeostatisticalAnalyst En la barra de herramientas, haga clic en Explorar Geostatistical Analyst > Datos > Histograma.

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5.- En el cuadro de diálogo de histograma, haga clic en el atributo flecha y haga clic en el ozono.

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El eje de las x los valores han sido adaptadas por un factor de 10 para facilitar su lectura. Es posible que desee cambiar el tamaño y mover el cuadro de diálogo de histograma para que también se puede ver el mapa, como se muestra a continuación.

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La distribución de los valores de ozono es representado en el histograma en el rango de valores dividido en 10 clases. La frecuencia de datos dentro de cada clase está representada por la altura de cada barra . Por lo general, las características más importantes de la distribución, son su valor central, la diseminación y la simetría. Como una prueba rápida, si la media y la mediana es de aproximadamente el mismo valor, se tiene un trozo de evidencia de que los datos pueden estar distribuidas normalmente.

Los datos sobre el ozono histograma indica que los datos es unimodal (una joroba) y sesgada. La cola derecha de la distribución indica la presencia de un número relativamente pequeño de puntos de muestra con gran concentración de ozono valores. Parece que los datos no se aproxima a una distribución normal .

6. Seleccione las dos barras de histograma los valores del ozono más de 0,10 ppm (recordar que los valores han sido adaptadas por un factor de 10) haciendo clic y arrastrando el puntero sobre ellos. Los puntos de muestreo dentro de este rango son seleccionados en el mapa. Tenga en cuenta que la mayoría de estos puntos de muestra se encuentran en el Valle Central de California.

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7. Haga clic en el botón Borrar seleccionado en la barra de herramientas para borrar los puntos seleccionados en el mapa y el histograma.

8. Haga clic en el botón Cerrar situado en la esquina superior del cuadro de diálogo de histograma. Cr

Crear una normal QQ plot

el cuantil-cuantil (QQ) parcela se usa para comparar la distribución de los datos a una distribución normal estándar , proporcionando otra medida de la normalidad de los datos. Cuanto más cerca esté la puntos de la recta (45 grados) de la línea en el gráfico, el más los datos de la muestra sigue una distribución normal.

Pasos:

1. Analyst En la barra de herramientas, haga clic en Explorar Geostatistical Analyst > Datos > QQPlot Normal.

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2. Haga clic en la flecha y, a continuación, haga clic en Atributos EL OZONO.

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UN QQ plot es un gráfico en el que los cuantiles de dos distribuciones se representan gráficamente frente uno del otro. Las distribuciones de dos idénticos, el QQ parcela será una línea recta. Por lo tanto, es posible controlar la normalidad de los datos sobre el ozono por trazar los cuantiles de comparación entre los datos que los cuantiles de la distribución normal estándar. De la normal QQ plot más arriba, se puede ver que la trama no está muy cerca de ser una línea recta. La principal partida de esta línea se presenta en valores bajos de concentración de ozono (el seleccionado y se muestra en color verde en la imagen de arriba, que han sido seleccionados haciendo clic y arrastrando el puntero sobre ellos).

Si los datos no muestran una distribución normal en el histograma o gráfico QQ normal, puede ser necesario transformar los datos para que se ajustara a una distribución normal antes de utilizar ciertas técnicas de interpolación kriging.

3. Haga clic en el botón Cerrar situado en la esquina superior del cuadro de diálogo QQPlot Normal.

Identificar las tendencias globales de los datos si existe una tendencia en los datos, por lo que es un no aleatoria (determinista), componente de una superficie que puede ser representado por una fórmula matemática. Por ejemplo, una suave ladera puede ser representado por un avión. Un valle estaría representado por una fórmula más compleja (un polinomio de segundo) que crea una forma de U . Esta fórmula puede producir la representación de la superficie que desee. Esta fórmula puede producir la representación de la superficie que desee. Sin embargo, muchas veces la fórmula produce una superficie que es demasiado suave para representar acertadamente el fenómeno porque no ladera es un plano perfecto ni es un valle perfecto cualquier forma de U. Variaciones locales pueden ser añadidos a la superficie de la modelación de la tendencia utilizando una de estas funciones uniformes, extracción de los datos y continuar con su análisis de la modelación de la residual, que es lo que queda después de que la tendencia es eliminado. Al modelar las desviaciones,

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