率の計算 (Calculate Rates) (空間統計)—ArcGIS AllSource

サマリー

粗率または平滑化率を計算しますグローバル経験ベイズ率法では、グローバル基準率に対して率を平滑化します。ローカル経験ベイズ率法、ローカル加重平均率法、ローカル加重中央値率法では、ローカル近傍を使用して、率を空間的に平滑化します。

使用法

[入力フィーチャまたはテーブル] パラメーターの値がテーブルの場合は、[率法] パラメーターのオプションが [粗率] と [グローバル経験ベイズ] に制限されます。 [ローカル経験ベイズ]、[ローカル加重平均]、および [ローカル加重中央値] オプションは、空間データにしか適用されません。
このツールには、[近傍タイプ] パラメーターのオプションが複数用意されています。ただし、近傍をさらにカスタマイズするには、近隣探索を使用して、近傍を構成し、.swm ファイルをエクスポートします。 .swm ファイルを [空間加重マトリックス] パラメーターの値として使用します。
率値が小さいと、解釈が困難になる場合があります。 [率乗数] パラメーターを使用して、率をスケール処理するか、特定の単位母集団当たりの率を報告します。 [率乗数] の値が 10,000 の場合は、率が 10,000 人当たりの数値として報告されます。
空間平滑化率法が選択されている場合は、各フォーカルフィーチャがそれ自体の近傍に含まれます。たとえば、[近傍タイプ] パラメーターの値が [K 最近隣内挿法] であり、[近傍数] パラメーターの値が 7 の場合は、各フィーチャの近傍に 8 つのフィーチャが含まれます。近傍全体がフォーカルフィーチャの率の計算に使用されます。
[率法] パラメーターが [ローカルな経験ベイズ]、[ローカル加重平均]、または [ローカル加重中央値] に設定されている場合は、出力に Number of Non-Null Neighbors フィールドが含まれます。このフィールドには、[母集団フィールド] パラメーターと [個数フィールド] パラメーターの値が負の値でも NULL 値でもない近傍の数 (フォーカルフィーチャを含む) が格納されます。
[母集団フィールド] の値が 0 に設定されているフィーチャでは、NULL 値の粗率が生成されます。
[レート法] パラメーターが [ローカル加重平均] または [ローカル加重中央値] に設定されている場合は、出力に Fill Missing Value フィールドが含まれます。このフィールドは、[個数フィールド] または [母集団フィールド] の値が負の値または NULL 値のフィーチャに率が補定されたかどうかを示します。

パラメーター

ラベル	説明	データタイプ
入力テーブルまたはフィーチャ	率の計算に使用する個数フィールドと母集団フィールドを含むテーブルまたはフィーチャ。	Table View
率フィールド	率の計算に使用する個数フィールドと母集団フィールド。	Value Table
入力にフィールドを追加 (オプション)	フィールドを入力データセットに追加するか、出力テーブルまたはフィーチャクラスに保存するかを指定します。オン - フィールドが入力フィーチャに追加されます。この場合には、入力データが変更されます。オフ - フィールドを含む出力テーブルまたはフィーチャクラスが作成されます。これがデフォルトです。	Boolean
出力テーブルまたはフィーチャ (オプション)	率だけでなく、率の評価に役立つフィールドも含む出力テーブルまたはフィーチャクラス。	Feature Class; Table
率法 (オプション)	率の計算に使用する方法を指定します。粗率—個数フィールドの値を母集団フィールドの値で除算して率が求められます。これがデフォルトです。グローバル経験ベイズ—率が粗率とグローバル平均率の加重平均になります。加重は、フィーチャの母集団規模によって異なります。ローカル経験ベイズ—率がフォーカルフィーチャの粗率とその近傍の加重平均率の加重平均になります。ローカル加重平均—率が各フィーチャとその近傍の空間加重平均率になります。ローカル加重中央値—率が各フィーチャとその近傍の空間加重中央値率になります。	String
確率分布	個数フィールドの確率分布を指定します。ポアソン—個数フィールドがポワソン分布に準拠すると仮定されます。これがデフォルトです。二項—個数フィールドが二項分布に準拠すると仮定されます。	String
近傍タイプ (オプション)	各フィーチャの近傍の特定に使用する方法を指定します。距離バンド—閾値距離を適用して近傍を特定します。フォーカルフィーチャの閾値距離内にあるフィーチャがすべて近傍と見なされます。入力にポイントフィーチャまたはラインフィーチャが含まれている場合は、これがデフォルト値になります。隣接エッジのみ—あるフィーチャとオーバーラップしているか、エッジを共有しているポリゴンフィーチャがそのフィーチャの近傍になります。隣接エッジコーナー—あるフィーチャとオーバーラップしているか、エッジを共有しているか、頂点を共有しているフィーチャがそのフィーチャの近傍になります。入力にポリゴンフィーチャが含まれている場合は、これがデフォルト値になります。 K 最近隣内挿—同じ数の近傍 (k) が各フィーチャに割り当てられます。あるフィーチャに最も近い k 個のフィーチャがそのフィーチャの近傍になります。ドロネー三角形分割—フィーチャの重心から三角形の重複しないメッシュが作成されます。各フィーチャは 1 個の三角形ノードです。エッジを共有しているノード同士は、互いに近傍と見なされます。空間加重をファイルから取得—フィーチャ間の空間リレーションシップが空間加重マトリックス (.swm) ファイル内に定義されます。	String
距離バンド (オプション)	近傍の検索に使用する各フィーチャからの距離。この距離内のすべてのフィーチャが近傍として含められます。	Linear Unit
近傍数 (オプション)	フィーチャの近傍に含まれる近傍の数。	Long
空間加重マトリックス (オプション)	フィーチャ間の空間リレーションシップを定義する空間加重マトリックスファイルのパスとファイル名。	File
ローカル加重方式 (オプション)	ローカル統計を計算する際に近傍に適用される加重方式を指定します。加重なし—近傍は加重されません。これがデフォルトです。バイスクエア—近傍は、Bisquare カーネル方式を使用して加重されます。ガウス—近傍は、Gaussian カーネル方式を使用して加重されます。	String
カーネルバンド幅 (オプション)	Bisquare または Gaussian ローカル加重方式のバンド幅。値を指定しない場合、値は処理中に見積もられ、ジオプロセシングメッセージとして含められます。	Linear Unit
率乗数	率を乗算する定数値。このパラメーターを使用すると、率をスケール処理したり、特定の単位母集団当たりの率を報告したりすることができます。たとえば、値が 10,000 に設定されている場合は、率が 10,000 人当たりの数値として報告されます。	Long

派生した出力

ラベル	説明	データタイプ
更新された入力テーブル	更新された入力テーブル。	Table View
出力レイヤーグループ	[入力テーブルまたはフィーチャ] パラメーターにフィーチャクラスを指定した場合は、グループレイヤーと [率フィールド] パラメーターで指定された各率のレイヤーが出力されます。	Group Layer

arcpy.stats.CalculateRates(in_table, rate_fields, {append_to_input}, {out_table}, {rate_method}, probability_distribution, {neighborhood_type}, {distance_band}, {number_of_neighbors}, {weights_matrix_file}, {local_weighting_scheme}, {kernel_bandwidth}, rate_multiplier)

名前	説明	データタイプ
in_table	率の計算に使用する個数フィールドと母集団フィールドを含むテーブルまたはフィーチャ。	Table View
rate_fields [[count_field, population_field],...]	率の計算に使用する個数フィールドと母集団フィールド。	Value Table
append_to_input (オプション)	フィールドを入力データセットに追加するか、出力テーブルまたはフィーチャクラスに保存するかを指定します。 APPEND—フィールドが入力フィーチャに追加されます。この場合には、入力データが変更されます。 NO_APPEND—フィールドを含む出力テーブルまたはフィーチャクラスが作成されます。これがデフォルトです。	Boolean
out_table (オプション)	率だけでなく、率の評価に役立つフィールドも含む出力テーブルまたはフィーチャクラス。	Feature Class; Table
rate_method (オプション)	率の計算に使用する方法を指定します。 CRUDE_RATE—個数フィールドの値を母集団フィールドの値で除算して率が求められます。これがデフォルトです。 GLOBAL_EMPIRICAL_BAYES—率が粗率とグローバル平均率の加重平均になります。加重は、フィーチャの母集団規模によって異なります。 LOCAL_EMPIRICAL_BAYES—率がフォーカルフィーチャの粗率とその近傍の加重平均率の加重平均になります。 LOCALLY_WEIGHTED_AVERAGE—率が各フィーチャとその近傍の空間加重平均率になります。 LOCALLY_WEIGHTED_MEDIAN—率が各フィーチャとその近傍の空間加重中央値率になります。	String
probability_distribution	個数フィールドの確率分布を指定します。 POISSON—個数フィールドがポワソン分布に準拠すると仮定されます。これがデフォルトです。 BINOMIAL—個数フィールドが二項分布に準拠すると仮定されます。	String
neighborhood_type (オプション)	各フィーチャの近傍の特定に使用する方法を指定します。 DISTANCE_BAND—閾値距離を適用して近傍を特定します。フォーカルフィーチャの閾値距離内にあるフィーチャがすべて近傍と見なされます。入力にポイントフィーチャまたはラインフィーチャが含まれている場合は、これがデフォルト値になります。 CONTIGUITY_EDGES_ONLY—あるフィーチャとオーバーラップしているか、エッジを共有しているポリゴンフィーチャがそのフィーチャの近傍になります。 CONTIGUITY_EDGES_CORNERS—あるフィーチャとオーバーラップしているか、エッジを共有しているか、頂点を共有しているフィーチャがそのフィーチャの近傍になります。入力にポリゴンフィーチャが含まれている場合は、これがデフォルト値になります。 K_NEAREST_NEIGHBORS—同じ数の近傍 (k) が各フィーチャに割り当てられます。あるフィーチャに最も近い k 個のフィーチャがそのフィーチャの近傍になります。 DELAUNAY_TRIANGULATION—フィーチャの重心から三角形の重複しないメッシュが作成されます。各フィーチャは 1 個の三角形ノードです。エッジを共有しているノード同士は、互いに近傍と見なされます。 GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE—フィーチャ間の空間リレーションシップが空間加重マトリックス (.swm) ファイル内に定義されます。	String
distance_band (オプション)	近傍の検索に使用する各フィーチャからの距離。この距離内のすべてのフィーチャが近傍として含められます。	Linear Unit
number_of_neighbors (オプション)	フィーチャの近傍に含まれる近傍の数。	Long
weights_matrix_file (オプション)	フィーチャ間の空間リレーションシップを定義する空間加重マトリックスファイルのパスとファイル名。	File
local_weighting_scheme (オプション)	ローカル統計を計算する際に近傍に適用される加重方式を指定します。 UNWEIGHTED—近傍は加重されません。これがデフォルトです。 BISQUARE—近傍は、Bisquare カーネル方式を使用して加重されます。 GAUSSIAN—近傍は、Gaussian カーネル方式を使用して加重されます。	String
kernel_bandwidth (オプション)	Bisquare または Gaussian ローカル加重方式のバンド幅。値を指定しない場合、値は処理中に見積もられ、ジオプロセシングメッセージとして含められます。	Linear Unit
rate_multiplier	率を乗算する定数値。このパラメーターを使用すると、率をスケール処理したり、特定の単位母集団当たりの率を報告したりすることができます。たとえば、値が 10,000 に設定されている場合は、率が 10,000 人当たりの数値として報告されます。	Long

派生した出力

名前	説明	データタイプ
updated_table	更新された入力テーブル。	Table View
output_layer_group	in_table パラメーターにフィーチャクラスを指定した場合は、グループレイヤーと rate_fields パラメーターで指定された各率のレイヤーが出力されます。	Group Layer

コードのサンプル

CalculateRates の例 1 (Python ウィンドウ)

次の Python スクリプトは、CalculateRates 関数の使用方法を示しています。

import arcpy
in_features = r"C:\Health.gdb\cancer_deaths"
out_features = r"C:\Health.gdb\cancer_rate"
rate_fields = "deaths_2024 population_2024; deaths_2023 population_2023"
rate_method = "Global Empirical Bayes"
distribution = "Poisson"
scaling_factor = 100000

arcpy.stats.CalculateRates(
    in_features, rate_fields, "NO_APPEND", out_features, rate_method,
    distribution, None, None, None, None, None, None, scaling_factor)

CalculateRates の例 2 (スタンドアロンスクリプト)

次の Python スクリプトは、CalculateRates 関数の使用方法を示しています。

import arcpy

arcpy.env.workspace = r"C:\Health.gdb"

in_features = "cancer_deaths"
out_features = "cancer_rate"
rate_fields = "deaths_2024 population_2024; deaths_2023 population_2023"
rate_method = "RAW_RATE"
scaling_factor = 100000

arcpy.stats.CalculateRates(
    in_features, rate_fields,"NO_APPEND", out_features, rate_method, None, 
    None, None, None, None, None, None, scaling_factor)

環境

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