Корреляция

[kuptsova_ov]

Здравствуйте. Помогите пожалуйста!!! Нужно сделать корреляцию пространственных данных. Одни данные - это точечный шейп-файл. Другие данные - это шейп-файл полилиний. Нужно найти зависимость (что точки в основном там, где линии) то есть провести корреляцию. В атрибутивных таблицах только у точек есть широта и долгота, у линий таблица текстовая и таких данных нет) Что делать? Помогите! Срочно!!! Пробовала их преобразовать в растры, но все равно ничего не получается

[gamm]

похоже, зачет горит

подскажу простой способ: строим набор кольцевых буферов вокруг линий (шаг и число прикидываем по картинке), и считаем плотность (число точек в каждом кольце, деленную на площадь кольца). Если плотность падает с расстоянием, то зависимость есть. Кнопки ищем в мануале.

P.S. Можно сделать более точно на растре, но для зачета сойдет и так

[kuptsova_ov]

Спасибо большое, не для зачета, для выпускной работы, которую сдавать через неделю

[kuptsova_ov]

нужно более точно, так как в диссертацию пойдет

[kuptsova_ov]

Можно сделать более точно на растре

Подскажите пожалуйста, как сделать на растре?

[gamm]

нужно более точно

чтобы более точно, нужно задачу поставить сначала. Пока ее нет. И уж точно это не корреляция.

[gamm]

нужно более точно

все делаем на векторе и в Ёкселе
1) вычисляем расстояние от точек до ближайших линий
2) экспортируем расстояния в текстовый файл
3) грузим в Ёксель, сортируем, имеем N расстояний от точек до ближайших линий, например 10, 11, 14, 16
4) вычисляем среднюю разницу расстояний от 2, 3, ..., N-1 точки до предыдущей и следующей в сортированном списке, получаем N-2 значений, ((11-10)+(14-11))/2, ((14-11)+(16-14))/2 = 2, 2.5
5) переводим полученные значения в оценку плотности 1/(alpha+2), 1/(alpha+2.5) alpha - небольшое число, чтобы не получить деление на ноль, порядка 0.1 от минимальное положительной оценки в п.4, это Y (в нашем случае alpha=0.2). Это оценка плотности точек в проекции на перпендикуляры к ближайшим линиям.
6) вычисляем средние расстояния для полученных значений плотности, (10+11+14)/3, (11+14+16)/3 , это Х
7) рисуем график Y против Х, и строим регрессию Y на Х, Ёксель регрессию вроде умеет

[kuptsova_ov]

Спасибо большое

[gamm]

рад, если помогло

P.S. А для спасибо есть специальная кнопочка