Berechnungen
Die Standardentfernung wird folgendermaßen angegeben:
Wobei x i , y i und z i die Koordinaten für das Feature i bilden, {x̄, ȳ, z̄} den arithmetischen Mittelwert der Features darstellen und n der Gesamtzahl der Features entspricht.
Die gewichtete Standardentfernung erstreckt sich auf Folgendes:
Wobei "wi " die Gewichtung des Features i und {x w, y w, z w} den gewichteten arithmetischen Mittelpunkt darstellt.
Ausgabe
Potenzielle Anwendungsbereiche
- Sie können die Werte für mindestens zwei Verteilungen verwenden, um sie zu vergleichen. Bei einer Kriminalitätsanalyse kann beispielsweise die Kompaktheit von Anschlägen und Autodiebstählen verglichen werden. Die Kenntnis der Verteilung von verschiedenen Verbrechensarten kann die Polizei bei der Entwicklung von Strategien zur Verbrechensbekämpfung unterstützen. Wenn die Verteilung von Verbrechen in einem bestimmten Bereich kompakt ist, kann die Stationierung eines einzelnen Fahrzeugs im Mittelpunkt des Bereichs ausreichend sein. Bei einer weit gestreuten Verteilung kann durch den Einsatz mehrerer patroullierender Einsatzfahrzeuge in diesem Bereich möglicherweise effektiver auf Verbrechen reagiert werden.
- Sie können den gleichen Feature-Typ auch über verschiedene Zeiträume vergleichen – bei einer Kriminalitätsanalyse können beispielsweise Einbrüche bei Tag und bei Nacht verglichen werden, um zu ermitteln, ob Einbrüche am Tag gestreuter oder kompakter auftreten als in der Nacht.
- Sie haben außerdem die Möglichkeit, die Verteilungen von Features mit stationären Features zu vergleichen. Sie können beispielsweise für jede Feuerwache in einer Region die Verteilung von Notrufen über mehrere Monate messen und sie vergleichen, um zu sehen, welche Feuerwachen ein größeres Gebiet abdecken.
Zusätzliche Quellen
Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2. Esri Press, 2005.