大きくなり、帰無仮説を棄却できません。示されたパターンはランダムな空間プロセスの結果である可能性が非常に高いと考えられるからです。値はこれを反映するために小さくなります。この場合、帰無仮説を棄却して、統計的に有意な空間構造がデータ内で発生する原因の特定を進めることができます。必要とされる結果を表すことです。場合は、特異で非常に重要な情報を示していることになります。スポットが存在することが「特異」な状態です。オプションで提供します。値の閾値を小さくできる場合があります。値を小さくできた場合、その減少分は、入力フィーチャおよび使用されている近傍構造の数の関数になります。異なるかどうかを判定する仕組みになっています。値の結果から、その差異が統計的に有意であるかどうかが判定されます。この分析的なアプローチは、多重検定および依存性の両方を含む問題を引き起こします。値に関連付けられることがわかっています。実際には、そのパターンを促進している、基となっている空間処理は真にランダムです。帰無仮説を却下してしまいます。回というのは、ローカル空間統計でデータセットのすべてのフィーチャに検定を行うことを念頭に入れているのであれば、極めて保守的に思えます。間違った結果を得る可能性があります。互いに近い距離にあるフィーチャ同士は、空間データが空間的な依存性を示していないフィーチャに比べると類似する傾向にあります。それにもかかわらず、多くの統計的な検定では、フィーチャが独立している必要があります。パターン解析ツールの場合、空間依存性によって統計的な有意性が人工的に誇張される可能性があるからです。パターン解析ツールを使用すると空間依存性に悪影響があります。このオーバーラップは、空間依存性を強調します。最初のアプローチは、その問題を無視することです。データセットの各フィーチャに実行される個別の検定は分離して検討する必要があるからです。(基となっている空間処理がランダムである場合は統計的に有意に見えます)。補正法などのように古典的な多重検定のプロセスを適用することです。これらの方法は、一般的に保守的すぎます。これらの方法で誤判定の数を非常に少なくすることはできますが、これらが存在すると統計的に有意な結果を見逃すこともあります。補正を適用することです。順位が付けられ、誤判定の推定に基づいて最小をリストから削除します。フィールドによって識別されます。この方法は、完璧とはいえないものの、経験に基づく検定から、ローカルの各検定が個別に実行されていることを前提としたり、従来のあまりにも保守的な多重検定方法を適用することに比べると、より信頼できる結果が得られることがわかっています。補正の詳細が説明されています。推定的な空間パターン分析手法です。推定的な統計は、確率理論に基づいています。(直接的または間接的に)、分析の結果に見られる可能性の役割を評価する確率の算出を行うものです。している確率の特定が試みられます。選挙の最終結果を反映する可能性を調べる必要がある場合があります。処理することがよくあります。母集団全体の統計を計算する場合、推定は一切ありません。したがって、可能性または確率を考慮する意味がなくなります。エリアのすべてのデータに適用されることがよくある空間パターン解析ツールは、確率を正当に報告することもできます。そのためには、これらのツールは、帰無仮説を通じて、データは実際には一定のより大きい母集団の一部であると想定します。これについて、より詳細に説明します。ツールボックスのツールは、必要に応じて、統計的な有意性のテストの基盤としてランダム化帰無仮説を使用します。つを表すと想定します。著しく異ならないパターンが生成されることを示します。エリアの一部分にすべての最高値を適用することがありますが、それはまれです。データ値は固定されており、その空間的配置のみが変化します。広く使用されている派生帰無仮説は、正規化帰無仮説です。ツールボックスに実装されていません。プロセスから得られた値の無限に大きい正規分布している母集団から派生すると想定します。異なるサンプルを使用すると、異なる値が得られますが、これらの値がより大きい分布を表すものとなることは十分に予想されます。つを表すことを示します。著しく異ならない値のパターンおよび分布が生成されます。データ値もその空間的配置も固定されていません。正規化帰無仮説は、データ値が正規分布している場合にのみ適切です。