うちの小さい方の値に設定します。同じ場所に存在するポイントを考慮して、スナップ距離を調整します。レイヤー内のフィーチャ数です。ポイントを統合します。倍を使用し、最後に調整されたスナップ距離全体に等しいスナップ距離を使用して統合します。つのパスで統合ステップを実行することによって、元のポイントの場所の変形を最小限に抑えます。一緒にスナップされたインシデントの数を示す重みを使用して、各場所で単一のポイントを生成するスナップされたポイントを集約します。適していないことを示すメッセージが表示されます。ない場合は、この方法の集約コンポーネントが正常に完了します。ワークフローの次のコンポーネントが、重み付きフィーチャに適用されます。次のステップでは、分析の適切なスケールを決定します。マイルの距離を使用することが理想的です)。分析のスケールに使用する特定の距離を正しく判断できない場合、それに役立つ方法がいくつかあります。ツールは、これらの方法を採用しています。地形上に空間クラスタリングが見られる場合は、内在する空間プロセスがアクティブであることを示します。統計を実行し、各距離の空間クラスタリングの強度を計測します。使用される開始距離および距離の増加量の計算から除外されます。スコアによって決定されます。スコアも増え、クラスタリングの強度が増していることを示します。スコアはピークになります。ピークは、クラスタリングを促進する空間プロセスが最も顕著である距離を表します。使用してピーク距離を探します。ピーク距離が見つかったら、その距離が分析のスケールになります。複数のピーク距離が見つかった場合は、最初のピーク距離が選択されます。個の隣接フィーチャを生成する平均距離をフィーチャごとに計算します。レイヤー内のフィーチャの数です。個以下になるように調整されます。つの標準距離に設定されます。個の隣接フィーチャの平均距離を反映します。手順の完了に長時間かかることがあります。個の隣接フィーチャを生成する平均距離が計算されて、分析のスケールに使用されます。スポット分析に使用されます。パラメーターに対応します。ワークフローのこの時点で、チェックとパラメーター設定はすべて完了しています。詳細」で説明されています。多重検定と空間依存性に対して自動的に補正されます。スポットとして特定されたフィーチャの数が、ツールの実行中に作成されるメッセージに要約されます。ツールの最後のコンポーネントでは、出力フィーチャが作成されます。結果と、各フィーチャが計算に使用した近隣数が含められます。セミナー、記事、およびその他いろいろな資料が用意されており、空間統計を取り扱う際に役立ちます。