ستحدد أداة البحث عن القيم الشاذة ما إذا كانت القيم الشاذة الهامة إحصائيًا في النمط المكاني للبيانات.
في كل مرة تنظر فيها إلى الخريطة، من الطبيعي أن تبدأ أعيننا وأذهاننا في محاولة البحث عن الأنماط حتى في حالة عدم وجودها. بناءًا على ذلك، يمكن أن يكون من الصعب معرفة ما إذا كانت الأنماط في البيانات نتيجة للعمليات المكانية الواقعية في العمل أم مجرد نتيجة لفرصة عشوائية فقط. هذا هو سبب استخدام الباحثين والمحللين الوسائل الإحصائية مثل البحث عن القيم الشاذة (Anselin Local Moran's I) لتحديد الأنماط المكانية. عند البحث عن القيم الشاذة أو التجمع ذي الأهمية الإحصائية في البيانات، فإنك تحصل على معلومات قيّمة. يمكن لمعرفة مكان وزمن حدوث القيم الشاذة توفير الأدلة الفعالة والمتعلقة بالعمليات التي تحسن الأنماط التي تراها. ستكون الخطوة التالية التحقق من اختلاف الأشياء إحصائيًا في هذه المناطق الشاذة. يُعد العلم بأن حوادث السطو على المنازل، على سبيل المثال، تحدث بمعدل أكبر بشكل هام في حي محدد على الرغم من أنه مُحاط بأحياء ذات حوادث سطو أقل، معلومات حيوية عند الرغبة في تصميم استراتيجيات فعالة لمنع حدوثها أو تخصيص موارد محدودة للشرطة أو إطلاق برامج لمراقبة الأحياء أو إنشاء تحقيقات مُفصلة للجرائم أو تحديد الشكوك المحتملة.
طبقة النقطة أو طبقة المنطقة التي سيتم العثور على القيم الشاذة منها.
يُجيب هذا التحليل على سؤال: أين توجد القيم الشاذة المكانية في البيانات؟
إذا كانت بياناتك نقاط واخترت أعداد النقاط، فإن هذه الأداة ستقوم بتقييم الترتيب المكاني لمعالم النقاط للإجابة عن سؤال: أين تتجمع النقاط أو تنتشر بشكل غير متوقع؟
إذا اخترت الحقل، ستقوم هذه الأداة بتقييم الترتيب المكاني للقيم المختصة بكل معلم للإجابة عن الأسئلة: أين توجد القيم المنخفضة المحاطة بالقيم المرتفعة؟ أي توجد القيم المرتفعة المحاطة بالقيم المنخفضة؟
يُفترض عد النقاط ضمن شبكة صيد السمك التي تم إنشائها بواسطة الاداء التي تستند إلى بيانات النقاط. وبدلاً من ذلك، يمكنك الاختيار لحساب عدد النقاط ضمن شبكة سداسية لتوفير طبقة منطقة (وبشكل معتاد، يؤثر ذلك على الضواحي الإدارية مثل الكثافة السكانية وحدود البلدة أو المقاطعات) للإجابة على السؤال: تقديم عدد النقاط المُحتسبة داخل معالم المنطقة، هل لهذه المواقع تجمع مكاني إحصائي لعدد النقاط العالي أو المنخفض مقارنةً بجيرانها؟
إما رسم الطبقة أو توفيرها عن طريق تعريف مكان الحوادث الممكنة للإجابة على السؤال: هل يوجد أي مواقع ضمن المناطق بها تركيزات نقاط عالية أو منخفضة غير متوقعة؟
ينبغي أن تقوم معالم المنطقة التي ترسمها أو المعالم الموجودة في طبقة المنطقة التي تحددها بتحديد مكان حدوث النقاط. لرسم هذه المناطق، انقر على زر رسم ثم انقر على موقع في الخريطة لإنشاء شكل المنطقة. لرسم مناطق إضافية، انقر على زر رسم مرة أخرى، ثم انقر على موقع الخريطة للمتابعة.
في بعض الأحيان قد تود تحليل الأنماط مع أخذ التوزيعات الأساسية في الاعتبار. على سبيل المثال، إذا كنت نقاطك تُمثل الجرائم، مقسمة على إجمالي عدد السكان الذي قد ينتج من عملية تحليل الجرائم لكل فرد بدلاً من أعداد الجرائم. غالبًا يكون اختيار البيانات الجدولية المقسم مشار إليه باعتباره تسوية.
يعمل اختيار سكان Esri على تحسين كل معلم منطقة مع قيم السكان، والذي سيستخدَم كبيانات جدولية للقسمة عليها. سيستخدم هذا الخيار الأرصدة.
قد تختر الاستفادة من السرعة أو الدقة.
تستخدم هذه الأداة تبادلات لتحديد كيفية اختلاف النمط المكاني للبيانات عن العشوائي. تعمل زيادة عدد التبادلات على زيادة الدقة، ولكنها تعمل أيضًا على زيادة وقت المعالجة.
ستجد الأداة إعدادات افتراضيات حجم الخلية و نطاق المسافة بناءً على خصائص البيانات. ومع ذلك، إذا كان لديك حجم خلية أو نطاق مسافة محددين مفيدين للتحليل، يمكن استخدام خيارات التجاوز لتعيين تلك القيم.
تُعد خيارات التجاوز عملية عند تشغيل التحليل على مجموعات بيانات أخرى؛ مما يتيح لك الاحتفاظ بتناسق نطاق المسافة و حجم الخلية خلال مجموعات بيانات متعددة. يمكنك مقارنة النتائج (مثل، معدلات السمنة ومرض السكر أو حتى معدلات الجريمة في سنتين مختلفتين).
حجم خلايا الشبكة المستخدمة في عد النقاط ضمنها.
عند استخدام شبكة سداسية لعد النقاط ضمنها، يتم استخدام هذه المسافة كارتفاع للأشكال السداسية.
يتم تحليل كل معلم ضمن سياق المعالم المجاورة التي تقع ضمن المسافة التي تحددها. ستحسب الأداة مسافة افتراضية لك أو قد تريد استخدام هذا الخيار لتعيين مسافة محددة تعد عملية للتحليل.
وعلى سبيل المثال، إذا كنت تدرس استبدال الأنماط وتعلم أن متوسط الرحلة للعمل تستغرق 15 ميل، على سبيل المثال، وتريد استخدام نطاق مسافة 15 ميل.
قم بتوفير اسم للطبقة التي سيتم إنشائها في المحتويات وإضافتها إلى الخريطة. ستعرض طبقة النتيجة القيم الشاذة الهامة إحصائيًا للقيم المرتفعة والمنخفضة أو أعداد النقاط. إذا كان اسم الطبقة الناتجة موجود بالفعل، سيتم سؤالك عما إذا كنت ترغب في إعادة تسميتها.
عند استخدام مربع السهم المنسدل حفظ النتائج في يمكن تحديد اسم المجلد في المحتويات حيث يتم حفظ النتائج.