Agrégation élevée/faible (Getis-Ord General G) (Statistiques spatiales)

Synthèse

Mesure le degré d’agrégation des valeurs élevées ou des valeurs faibles à l’aide de la statistique Getis-Ord General G.

Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l'outil Agrégation élevée/faible (Getis-Ord General G)

Illustration

Illustration de l’outil Agrégation élevée/faible (Getis-Ord General G)

Utilisation

  • L’outil Agrégation élevée/faible renvoie quatre valeurs : General G observé, General G attendu, score z et valeur de p. Les valeurs sont écrites sous forme de messages au bas de la fenêtre Géotraitement au cours de l'exécution de l'outil et transmises sous la forme de valeurs en sortie dérivées pour une utilisation éventuelle dans des modèles ou des scripts. Vous pouvez accéder aux messages en passant le curseur de la souris sur la barre d’avancement, en cliquant sur le bouton de menu contextuel ou en développant la section de messages dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement). Vous pouvez également consulter les messages de l’exécution précédente d’un outil via l’historique de géotraitement. Vous pouvez également utiliser cet outil pour créer un fichier de rapport HTML présentant un récapitulatif graphique des résultats. Le chemin d'accès au rapport est inclus avec les messages qui récapitulent les paramètres d'exécution de l'outil. Cliquez sur ce chemin d’accès pour ouvrir le fichier de rapport.

  • Le Champ en entrée doit contenir différentes valeurs non négatives. Un message d’erreur s’affiche si le champ en entrée (Input Field) contient des valeurs négatives. En outre, les formules mathématiques de cette statistique requièrent que la variable analysée fluctue quelque peu ; elle ne peut pas aboutir si toutes les valeurs en entrée sont 1, par exemple. Pour utiliser cet outil afin d’analyser le modèle spatial de données d’incident, vous devrez peut-être agréger les données d’incident. L’outil Analyse de points chauds optimisée peut également être utilisé pour analyser le modèle spatial de données d’incident.

    Remarque :

    Les données d’incidents sont des points représentant des événements (crime, accidents de la circulation) ou des objets (arbres, points de vente) où l’accent est mis sur la présence ou l’absence, plutôt que sur un attribut mesuré associé à chaque point.

  • Le score z et la valeur p mesurent la signification statistique. Ces valeurs peuvent vous aider à déterminer s’il faut rejeter l’hypothèse nulle. Pour cet outil, l’hypothèse nulle suppose que les valeurs associées aux entités sont distribuées aléatoirement.

  • Le score z repose sur le calcul de l’hypothèse nulle aléatoire. Pour plus d’informations sur les scores z, reportez-vous à la rubrique Qu’est-ce qu’un score z ? Qu’est-ce qu’une valeur p ?

  • Plus le score z est élevé, plus l’intensité de l’agrégation est importante. Un score z proche de zéro indique qu'il n'y a aucune agrégation apparente dans la zone d'étude. Un score z positif indique l'agrégation de valeurs élevées. Un score z négatif indique l'agrégation de valeurs faibles.

  • Lorsque la valeur du paramètre Classe d’entités en entrée n’est pas projetée (c’est-à-dire, lorsque les coordonnées sont exprimées en degrés, minutes et secondes) ou que l’environnement du système de coordonnées en sortie est défini sur un système de coordonnées géographiques, les distances sont calculées à l’aide des mesures à la corde. Les mesures de distance à la corde sont utilisées, car elles sont rapides à calculer et produisent des évaluations fiables des distances géodésiques réelles, du moins pour les points se trouvant à environ 30 degrés les uns des autres. Les distances de corde reposent sur un sphéroïde aplati. Si l’on prend deux points quelconques sur la surface de la Terre, la distance à la corde qui les sépare est la longueur d’une ligne qui traverse la Terre en trois dimensions pour relier ces deux points. Les distances à la corde sont exprimées en mètres.

    Attention :

    Veillez à projeter les données si votre zone d’étude s’étend au-delà de 30 degrés. Les distances à la corde ne constituent pas une bonne estimation des distance géodésiques au-delà de 30 degrés.

  • Lorsque vous utilisez des distances à la corde dans l’analyse, la valeur du paramètre Bande de distance ou distance seuil, s’il est spécifié, doit être exprimé en mètres.

  • Pour les entités linéaires et surfaciques, les centroïdes d’entité sont utilisés dans les calculs de distance. Pour les multi-points, les polylignes ou les polygones comprenant plusieurs parties, le centroïde est calculé à l’aide du centre moyen pondéré de toutes les parties d’entité. La pondération pour les entités ponctuelles est de 1 ; pour les entités linéaires, elle correspond à la longueur et pour les entités surfaciques, à la superficie.

  • Le choix du paramètre Conceptualisation des relations spatiales doit refléter les relations inhérentes entre les entités que vous analysez. Plus la modélisation des interactions entre les entités dans l’espace est réaliste, plus les résultats sont précis. Des recommandations sont présentées dans la section Selecting a conceptualization of spatial relationships: Best practices (Sélection d’une conceptualisation de relations spatiales : meilleures pratiques). Voici quelques conseils supplémentaires :

    • Canal de distance constante

      Le paramètre Distance Band or Threshold Distance (Canal distance ou distance seuil) permet de s’assurer que chaque entité possède au moins un voisin. Bien qu’importante, il arrive souvent que la valeur par défaut calculée ne soit pas la distance la plus appropriée pour l’analyse. Reportez-vous à la rubrique Sélection d'une valeur de canal de distance constante pour connaître les stratégies permettant de définir une valeur de canal de distance appropriée pour votre analyse.

    • Inverse de la distance ou Inverse de la distance au carré

      Si une valeur égale à zéro est entrée pour le paramètre Canal distance ou distance seuil, toutes les entités sont considérées voisines de toutes les autres entités ; si aucune valeur n'est spécifiée pour ce paramètre, la distance par défaut est appliquée.

      Les pondérations pour les distances inférieures à 1 deviennent instables lorsqu'elles sont inversées. Par conséquent, la pondération d'entités séparées par moins d'une unité de distance se voit affecter la valeur 1.

      Pour les options de type inverse de la distance (Inverse distance (Inverse de la distance), Inverse distance squared (Inverse de la distance au carré) et Zone of indifference (Zone d’indifférence)), toute paire de points coïncidents se voit affecter une pondération de 1 pour éviter une division par zéro. Ainsi, aucune entité n’est exclue de l’analyse.

  • Des options supplémentaires pour le paramètre Conceptualisation de relations spatiales (y compris les relations en trois dimensions et spatio-temporelles) sont proposées par l’outil Générer la matrice de pondérations spatiales. Pour utiliser ces options, créez un fichier de matrice de pondérations spatiales avant l’analyse ; Utilisez Extraire les pondérations spatiales à partir du fichier comme valeur du paramètre Conceptualisation de relations spatiales ; enfin, pour le paramètre Fichier de matrice de pondérations, spécifiez le chemin d’accès au fichier de pondérations spatiales que vous avez créé.

  • Les couches de carte peuvent être spécifiées en tant que valeur du paramètre Classe d’entités en entrée. Lorsque vous utilisez une couche avec une sélection, seules les entités sélectionnées sont comprises dans l’analyse.

  • Si vous renseignez une valeur pour le paramètre Fichier de matrice de pondérations portant une extension .swm, un fichier de matrice de pondérations spatiales créé à l’aide de l’outil Générer la matrice de pondérations spatiales est attendu. Dans le cas contraire, un fichier de matrice de pondérations spatiales au format ASCII est attendu. Dans certains cas, le comportement diffère selon le type de fichier de matrice de pondérations spatiales utilisé :

    • Fichier ASCII de matrice de pondérations spatiales
      • Les pondérations seront utilisées en l’état. Les relations d’entité à entité manquantes seront considérées comme nulles.
      • Si les pondérations sont standardisées par lignes, les résultats des analyses réalisées sur les ensembles de sélection peuvent être incorrects. Pour exécuter une analyse sur un ensemble de sélection, convertissez le fichier ASCII de pondérations spatiales en fichier .swm. Pour ce faire, lisez les données ASCII dans une table et utilisez l’option Convertir la table de l’outil Générer la matrice de pondérations spatiales.
    • Fichier SWM de matrice de pondérations spatiales
      • Si les pondérations sont standardisées par lignes, elles seront standardisées à nouveau pour les ensembles de sélection. Dans le cas contraire, les pondérations seront utilisées en l’état.

  • L’exécution de l’analyse avec un fichier de matrice de pondérations spatiales au format ASCII exige beaucoup de mémoire. Pour les analyses portant sur plus de 5 000 entités, envisagez de convertir le fichier ASCII de matrice de pondérations spatiales en fichier au format SWM. En premier lieu, placez les pondérations ASCII dans une table avec mise en forme (à l’aide d’Excel, par exemple). Exécutez ensuite l’outil Générer la matrice de pondérations spatiales en utilisant l’option Convertir la table comme valeur du paramètre Conceptualisation de relations spatiales. La sortie sera un fichier SWM de matrice de pondérations spatiales.

  • Pour plus d’informations sur les paramètres de cet outil, consultez la rubrique d’aide Modélisation des relations spatiales.

  • Attention :

    Les fichiers de formes ne peuvent pas stocker de valeurs nulles. Il se peut que des outils ou d’autres procédures qui créent des fichiers de formes à partir d’autres types d’entrées stockent ou interprètent des valeurs nulles comme étant égales à zéro. Dans certains cas, les valeurs nulles sont stockées sous forme de valeurs négatives élevées dans les fichiers de formes, ce qui peut générer des résultats inattendus. Reportez-vous à la rubrique Remarques concernant le géotraitement pour la sortie de fichiers de formes pour plus d’informations.

Paramètres

ÉtiquetteExplicationType de données
Classe d’entités en entrée

Classe d'entités pour laquelle la statistique General G est calculée.

Feature Layer
Champ en entrée

Champ numérique à évaluer.

Field
Générer le rapport
(Facultatif)

Spécifie si l’outil créera un récapitulatif graphique des résultats sous forme de fichier .html.

  • Sélectionné : un récapitulatif graphique sera créé.
  • Non cochée - Aucun récapitulatif graphique n’est créé. Il s’agit de l’option par défaut.
Boolean
Conceptualisation des relations spatiales

Indique comment les relations spatiales entre les entités sont définies.

  • Inverse de la distanceLes entités voisines proches influencent plus fortement les calculs d'une entité cible que les entités qui sont éloignées.
  • Inverse de la distance au carréIdentique à Inverse de la distance, mais la pente est plus prononcée et l'influence chute donc plus rapidement. De plus, seuls les voisins les plus proches d'une entité cible exercent une influence notable sur les calculs de cette entité.
  • Canal de distance constanteChaque entité est analysée dans le contexte des entités voisines. Les entités voisines situées en deçà de la distance critique spécifiée (Canal distance ou distance seuil) reçoivent une pondération de 1 et exercent une influence sur les calculs de l'entité cible. Les entités voisines situées au-delà de la distance critique reçoivent une pondération de zéro et n'exercent aucune influence sur les calculs de l'entité cible.
  • Zone d'indifférenceLes entités situées en deçà de la distance critique spécifiée (Canal distance ou distance seuil) d'une entité cible reçoivent une pondération de 1 et exercent une influence sur les calculs de cette entité. Une fois la distance critique dépassée, les pondérations (et l'influence exercée par une entité voisine sur les calculs d'une entité cible) diminuent avec la distance.
  • K voisins les plus prochesLes k entités les plus proches sont incluses dans l'analyse ; k est un paramètre numérique spécifié.
  • Segments de contiguïté uniquementSeules les entités surfaciques voisines qui partagent une limite ou se chevauchent influencent les calculs de l'entité surfacique cible.
  • Angles des segments de contiguïtéLes entités surfaciques voisines qui partagent une limite, un nœud, ou qui se chevauchent influencent les calculs de l'entité surfacique cible.
  • Extraire les pondérations spatiales à partir du fichierLes relations spatiales sont définies par un fichier de pondérations spatiales spécifié. Le chemin d'accès au fichier de pondérations spatiales est donné par le paramètre Fichier de matrice des pondérations.
String
Méthode de distance

Spécifie le mode de calcul des distances de chaque entité avec les entités voisines.

  • EuclidienDistance en ligne droite entre deux points (distance à vol d'oiseau).
  • ManhattanDistance entre deux points mesurée le long des axes à angle droit (bloc de bâtiments) ; calculée en totalisant la différence (absolue) entre les coordonnées x et y.
String
Standardisation

Indique si la standardisation des pondérations spatiales sera appliquée. La standardisation par lignes est recommandée chaque fois que la répartition de vos entités est potentiellement influencée par la conception de l'échantillonnage ou un plan d'agrégation imposé.

  • AucunAucune standardisation de pondérations spatiales n'est appliquée.
  • LigneLes pondérations spatiales sont standardisées ; chaque pondération est divisée par la somme des lignes (la somme des pondérations de toutes les entités voisines). Il s’agit de l’option par défaut.
String
Canal distance ou distance seuil
(Facultatif)

Spécifie une distance limite pour les options d'inverse de la distance et de distance fixe. Les entités se trouvant à l'extérieur de la limite spécifiée pour une entité cible ne sont pas prises en compte dans les analyses pour cette entité. Cependant, pour Zone d'indifférence, l'influence des entités situées hors de la distance donnée est réduite avec la distance, tandis que les entités se trouvant dans le seuil de distance sont considérées à part égale. La valeur de distance entrée doit être identique à celle du système de coordonnées en sortie.

Pour les conceptualisations d’inverse de la distance des relations spatiales, une valeur de 0 indique qu’aucune distance de seuil n’est appliquée ; lorsque ce paramètre n’est pas défini, une valeur de seuil par défaut est calculée et appliquée. Cette valeur par défaut est la distance euclidienne qui permet de s’assurer que chaque entité possède au moins un voisin.

Ce paramètre n'a aucun effet lorsque les conceptualisations spatiales de contiguïté polygonale (Tronçons de contiguïté uniquement ou Angles des tronçons de contiguïté) ou Extraire les pondérations spatiales à partir du fichier sont sélectionnées.

Double
Fichier de matrice de pondérations
(Facultatif)

Chemin d’accès à un fichier contenant des pondérations qui définissent les relations spatiales, et potentiellement les relations temporelles, entre des entités.

File
Nombre de voisins
(Facultatif)

Nombre entier spécifiant le nombre de voisins qui seront inclus dans l’analyse.

Long

Sortie obtenue

ÉtiquetteExplicationType de données
General G observé

Statistique General G observé.

Double
ZScore

Le score z.

Double
PValue

La valeur p.

Double
Fichier de rapport

Un fichier HTML avec un résumé graphique des résultats.

File

arcpy.stats.HighLowClustering(Input_Feature_Class, Input_Field, {Generate_Report}, Conceptualization_of_Spatial_Relationships, Distance_Method, Standardization, {Distance_Band_or_Threshold_Distance}, {Weights_Matrix_File}, {number_of_neighbors})
NomExplicationType de données
Input_Feature_Class

Classe d'entités pour laquelle la statistique General G est calculée.

Feature Layer
Input_Field

Champ numérique à évaluer.

Field
Generate_Report
(Facultatif)

Spécifie si l’outil créera un récapitulatif graphique des résultats sous forme de fichier .html.

  • NO_REPORTAucun récapitulatif graphique n’est créé. Il s’agit de l’option par défaut.
  • GENERATE_REPORTUn récapitulatif graphique sera créé.
Boolean
Conceptualization_of_Spatial_Relationships

Indique comment les relations spatiales entre les entités sont définies.

  • INVERSE_DISTANCELes entités voisines proches influencent plus fortement les calculs d'une entité cible que les entités qui sont éloignées.
  • INVERSE_DISTANCE_SQUAREDIdentique à INVERSE_DISTANCE, mais la pente est plus prononcée et l’influence chute donc plus rapidement. De plus, seuls les voisins les plus proches d’une entité cible exercent une influence notable sur les calculs de cette entité.
  • FIXED_DISTANCE_BANDChaque entité est analysée dans le contexte des entités voisines. Les entités voisines situées en deçà de la distance critique spécifiée (Distance_Band_or_Threshold) reçoivent une pondération de 1 et exercent une influence sur les calculs de l’entité cible. Les entités voisines situées au-delà de la distance critique reçoivent une pondération de zéro et n'exercent aucune influence sur les calculs de l'entité cible.
  • ZONE_OF_INDIFFERENCELes entités situées en deçà de la distance critique spécifiée (Distance_Band_or_Threshold) d’une entité cible reçoivent une pondération de 1 et exercent une influence sur les calculs de cette entité. Une fois la distance critique dépassée, les pondérations (et l'influence exercée par une entité voisine sur les calculs d'une entité cible) diminuent avec la distance.
  • K_NEAREST_NEIGHBORSLes k entités les plus proches sont incluses dans l'analyse ; k est un paramètre numérique spécifié.
  • CONTIGUITY_EDGES_ONLYSeules les entités surfaciques voisines qui partagent une limite ou se chevauchent influencent les calculs de l'entité surfacique cible.
  • CONTIGUITY_EDGES_CORNERSLes entités surfaciques voisines qui partagent une limite, un nœud, ou qui se chevauchent influencent les calculs de l'entité surfacique cible.
  • GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILELes relations spatiales sont définies par un fichier de pondérations spatiales spécifié. Le chemin d’accès au fichier de pondérations spatiales est donné par le paramètre Weights_Matrix_File.
String
Distance_Method

Spécifie le mode de calcul des distances de chaque entité avec les entités voisines.

  • EUCLIDEAN_DISTANCEDistance en ligne droite entre deux points (distance à vol d'oiseau).
  • MANHATTAN_DISTANCEDistance entre deux points mesurée le long des axes à angle droit (bloc de bâtiments) ; calculée en totalisant la différence (absolue) entre les coordonnées x et y.
String
Standardization

Indique si la standardisation des pondérations spatiales sera appliquée. La standardisation par lignes est recommandée chaque fois que la répartition de vos entités est potentiellement influencée par la conception de l'échantillonnage ou un plan d'agrégation imposé.

  • NONEAucune standardisation de pondérations spatiales n'est appliquée.
  • ROWLes pondérations spatiales sont standardisées ; chaque pondération est divisée par la somme des lignes (la somme des pondérations de toutes les entités voisines). Il s’agit de l’option par défaut.
String
Distance_Band_or_Threshold_Distance
(Facultatif)

Spécifie une distance limite pour les options d'inverse de la distance et de distance fixe. Les entités se trouvant à l'extérieur de la limite spécifiée pour une entité cible ne sont pas prises en compte dans les analyses pour cette entité. Cependant, pour ZONE_OF_INDIFFERENCE, l’influence des entités situées hors de la distance donnée est réduite avec la distance, tandis que les entités se trouvant dans le seuil de distance sont considérées à part égale. La valeur de distance entrée doit être identique à celle du système de coordonnées en sortie.

Pour les conceptualisations d’inverse de la distance des relations spatiales, une valeur de 0 indique qu’aucune distance de seuil n’est appliquée ; lorsque ce paramètre n’est pas défini, une valeur de seuil par défaut est calculée et appliquée. Cette valeur par défaut est la distance euclidienne qui permet de s’assurer que chaque entité possède au moins un voisin.

Ce paramètre n’a aucun effet lorsque les conceptualisations spatiales de contiguïté polygonale (CONTIGUITY_EDGES_ONLY ou CONTIGUITY_EDGES_CORNERS) ou GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE sont sélectionnées.

Double
Weights_Matrix_File
(Facultatif)

Chemin d’accès à un fichier contenant des pondérations qui définissent les relations spatiales, et potentiellement les relations temporelles, entre des entités.

File
number_of_neighbors
(Facultatif)

Nombre entier spécifiant le nombre de voisins qui seront inclus dans l’analyse.

Long

Sortie obtenue

NomExplicationType de données
Observed_General_G

Statistique General G observé.

Double
ZScore

Le score z.

Double
PValue

La valeur p.

Double
Report_File

Un fichier HTML avec un résumé graphique des résultats.

File

Exemple de code

Exemple 1 d'utilisation de l'outil HighLowClustering (fenêtre Python)

Le script suivant pour la fenêtre Python illustre l’utilisation de la fonction HighLowClustering.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.stats.HighLowClustering("911Count.shp", "ICOUNT", "false", 
                              "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE", "EUCLIDEAN_DISTANCE", 
                              "NONE", "#", "euclidean6Neighs.swm")
Exemple 2 d’utilisation de l’outil HighLowClustering (script autonome)

Le script Python autonome ci-dessous illustre l’utilisation de la fonction HighLowClustering.


# Analyze the spatial distribution of 911 calls in a metropolitan area
# using the High/Low Clustering (Getis-Ord General G) tool
 
# Import system modules
import arcpy
 
# Set property to overwrite existing outputs
arcpy.env.overwriteOutput = True
 
# Local variables...
workspace = r"C:\Data"

try:
    # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
    arcpy.env.workspace = workspace

    # Copy the input feature class and integrate the points to snap
    # together at 500 feet
    # Process: Copy Features and Integrate
    cf = arcpy.management.CopyFeatures("911Calls.shp", "911Copied.shp",
                         "#", 0, 0, 0)

    integrate = arcpy.management.Integrate("911Copied.shp #", "500 Feet")

    # Use Collect Events to count the number of calls at each location
    # Process: Collect Events
    ce = arcpy.stats.CollectEvents("911Copied.shp", "911Count.shp", "Count", "#")

    # Add a unique ID field to the count feature class
    # Process: Add Field and Calculate Field
    af = arcpy.management.AddField("911Count.shp", "MyID", "LONG", "#", "#", "#", "#",
                     "NON_NULLABLE", "NON_REQUIRED", "#",
                     "911Count.shp")
    
    cf = arcpy.management.CalculateField("911Count.shp", "MyID", "!FID!", "PYTHON")

    # Create Spatial Weights Matrix for Calculations
    # Process: Generate Spatial Weights Matrix... 
    swm = arcpy.stats.GenerateSpatialWeightsMatrix("911Count.shp", "MYID",
                        "euclidean6Neighs.swm",
                        "K_NEAREST_NEIGHBORS",
                        "#", "#", "#", 6,
                        "NO_STANDARDIZATION") 

    # Cluster Analysis of 911 Calls
    # Process: High/Low Clustering (Getis-Ord General G)
    hs = arcpy.stats.HighLowClustering("911Count.shp", "ICOUNT", 
                        "false", 
                        "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",
                        "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE",
                        "#", "euclidean6Neighs.swm")

except arcpy.ExecuteError:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print(arcpy.GetMessages())

Environnements

Cas particuliers

Système de coordonnées en sortie

La géométrie de l'entité est projetée au système de coordonnées en sortie avant l'analyse. Tous les calculs mathématiques sont basés sur la référence spatiale du système de coordonnées en sortie. Lorsque le système de coordonnées en sortie est exprimé en degrés, minutes et secondes, les distances géodésiques sont estimées à l'aide de distances à la corde.