| [Pengunjung (113.218.*.*)]jawaban [Cina ] | Waktu :2024-11-02 | Metode analisis autokorelasi spasial Gehry
Analisis autokorelasi spasial adalah metode yang digunakan untuk menilai pola distribusi spasial dalam kumpulan data yang mengukur keterkaitan spasial antar titik data2. Berikut ini adalah langkah-langkah dasar untuk melakukan analisis autokorelasi spasial2:
Persiapan Data 2:
Pastikan data Anda menyertakan informasi lokasi spasial, seperti koordinat geolokasi, nilai piksel pada peta, atau atribut geologis.2
Tentukan jarak dan bobot 2:
Pilih ukuran jarak yang sesuai, seperti jarak Euclidean atau jarak Manhattan, untuk menghitung jarak spasial antar titik data2.
Tentukan fungsi bobot yang menggambarkan tingkat konektivitas antar titik, yang dapat bersifat biner (misalnya, hanya mempertimbangkan titik tetangga) atau kontinu (misalnya, bobot berbasis jarak)2.
Hitung Metrik Autokorelasi Spasial 2:
Metrik seperti Moran's I atau Geary's C digunakan untuk mengukur autokorelasi spasial2.
Moran's I adalah metrik global yang mengukur korelasi spasial dari seluruh kumpulan data2.
Geary's C adalah indikator lokal yang menghitung korelasi dalam lingkungan kecil di dekat setiap titik2.
Nilai indikator ini berkisar dari -1 hingga 1, dengan mendekati 1 menunjukkan korelasi positif yang kuat, kedekatan dengan -1 menunjukkan korelasi negatif yang kuat, dan kedekatan dengan 0 menunjukkan tidak ada korelasi2.
Menafsirkan dan menganalisis hasil 2:
Menafsirkan pola spasial dan korelasi dalam data berdasarkan metrik autokorelasi spasial yang dihitung2.
Korelasi positif dapat mengindikasikan hubungan yang dikelompokkan secara spasial, sedangkan korelasi negatif dapat mengindikasikan 2 yang tersebar secara spasial.
Analisis autokorelasi spasial sangat membantu untuk memahami ketergantungan spasial dan pola dalam data, dan sangat penting untuk analisis data spasial di bidang-bidang seperti geografi, ekologi, dan perencanaan kota. |
|
