Statistiche sommario

Le statistiche di riepilogo sono calcolate dagli strumenti Aggrega punti, Riepiloga entro, Riepiloga nelle vicinanze, Join delle feature e Dissolvi confini.

Equazioni

Media e deviazione standard vengono calcolati utilizzando media pesata e deviazione standard pesata per feature lineari e poligono. Nessuna delle statistiche per feature puntuali è verificata. La ponderazione è la lunghezza o l'area della feature che rientra nel confine.

Nella seguente tabella sono mostrate le equazioni utilizzate per calcolare deviazione standard, media pesata e deviazione standard pesata:

Statistica	Equazione	Variabili	Feature
Deviazione standard		dove: N = Numero di osservazioni xi = Osservazioni x̄ = Media	Punti
Media pesata		dove: N = Numero di osservazioni xi = Osservazioni wi = Pesi	Linee e poligoni
Deviazione standard pesata		dove: N = Numero di osservazioni xi = Osservazioni wi = Pesi x̄w = Media pesata N' = Numero di ponderazioni diverse da zero	Linee e poligoni

Nota:

I valori nulli sono esclusi da tutti i calcoli statistici. Per esempio, la media di 10, 5 e un valore nullo è:

(10+5)/2=7,5

Punti

I layer puntuali vengono riepilogati utilizzando solo le feature puntuali all'interno delle aree di confine.

Uno scenario della vita reale in cui i punti possono essere riepilogati è nella determinazione del numero totale di studenti in ogni distretto scolastico. Ogni punto rappresenta una scuola. Il campo Type fornisce il tipo di scuola (scuola elementare, scuola media o scuola superiore) e un campo di popolazione studentesca fornisce il numero di studenti iscritti per ogni scuola.

La figura che segue mostra un punto ipotetico e un layer di confine e la tabella riepiloga gli attributi per il layer di punto.

OggettoID	Distretto	Tipo	Popolazione
1	A	Scuola primaria	280
2	A	Scuola primaria	408
3	A	Scuola primaria	356
4	A	Scuola media	361
5	A	Scuola media	450
6	A	Scuola secondaria	713
7	B	Scuola primaria	370
8	B	Scuola primaria	422
9	B	Scuola primaria	495
10	B	Scuola media	607
11	B	Scuola media	574
12	B	Scuola secondaria	932

I calcoli e i risultati per il Distretto A sono forniti nella tabella seguente. Dai risultati è possibile vedere che nel Distretto A sono presenti 2568 studenti. Quando si esegue uno strumento, i risultati verranno forniti anche per Distretto B.

Statistica	Risultato distretto A
Somma	280+408+356+361+450+713 =2568
Minimo	Minimo di: [280, 408, 356, 361, 450, 713] =280
Massimo	Massimo di: [280, 408, 356, 361, 450, 713] =713
Medio	2568/6 =428
Deviazione standard	√((280-428)²+(408-428)²+(356-428)²+(361-428)²+(450-428)²+(713-428)²)/(6-1) =150.79

Linee

Il riepilogo dei layer di linee viene eseguito utilizzando solo le proporzioni delle feature lineari che si trovano entro le aree di confine.

Suggerimento:

Quando si esegue il riepilogo di linee, utilizzare campi con conteggi o importi in modo che i calcoli proporzionali abbiano un senso logico nell'analisi. Per esempio usare la popolazione anziché la densità della popolazione.

Uno scenario della vita reale in cui questa analisi può essere utilizzata è nella determinazione del volume totale di acqua nei fiumi entro un confine specificato. Ogni linea rappresenta un fiume che è parzialmente situato all'interno del confine.

La figura che segue mostra una linea ipotetica e un layer di confine e la tabella riepiloga gli attributi per il layer di punto.

Fiume	Lunghezza (miglia)	Volume (galloni)
Giallo	3	6000
Blu	8	10,000

I calcoli per il volume sono forniti nella tabella che segue. Dai risultati, è possibile vedere che il volume totale è di 9000 galloni.

Nota:

I calcoli usano le proporzioni delle linee entro l'area di confine. Per esempio, la linea gialla ha un volume totale di 6000 galloni con due delle tre miglia totali entro il confine. Pertanto, i calcoli sono effettuati usando 4000 galloni come il volume per la linea gialla:

6000*(2/3)=4000

Statistica	Risultato
Somma	4000+5000=9000
Minimo	Minimo di: [4000, 5000]=4000
Massimo	Massimo di: [4000, 5000]=5000
Medio	((2*4000)+(3*5000))/(2+3) =(8000+15000)/5 =4600
Deviazione standard	√(2(4000-4600)²+3(5000-4600)²)/((2-1)/2(2+3)) =692.8

Poligoni

Il riepilogo dei layer poligono è effettuato usando solo le proporzioni delle feature poligono che sono entro le aree di confine.

Suggerimento:

Quando si esegue il riepilogo di poligoni, utilizzare campi con conteggi o importi in modo che i calcoli proporzionali abbiano un senso logico nell'analisi. Per esempio usare la popolazione anziché la densità della popolazione.

Uno scenario della vita reale in cui questa analisi può essere utilizzata è nella determinazione della popolazione di un quartiere della città. Il contorno blu rappresenta il confine del quartiere e i poligoni più piccoli rappresentano blocchi di censimento.

La figura che segue mostra un poligono ipotetico e un layer di confine e la tabella riepiloga gli attributi per il layer poligono.

Blocco di censimento	Area (miglia²)	Popolazione
Giallo	6	3200
Verde	6	4700
Rosa	2.5	1,000
Blu	8	4500
Arancione	4	3600

I calcoli per la popolazione sono forniti nella tabella che segue. Dai risultati è possibile vedere che ci sono 10841 persone nel quartiere e una media (media) di circa 2666 persone per blocco di censimento.

Nota:

I calcoli usano le proporzioni dei poligoni entro l'area di confine. Per esempio, il poligono giallo presenta una popolazione totale di 3200 persone con quattro delle sei miglia quadrate totali entro il confine. Pertanto, i calcoli sono effettuati usando 2133 persone come popolazione per il poligono giallo:

3200*(4/6)=2133

Statistica	Risultato
Somma	2133+3133+400+3375+1800=10841
Minimo	Minimo di: [2133, 3133, 400, 3375, 1800]=400
Massimo	Massimo di: [2133, 3133, 400, 3375, 1800]=3375
Medio	((4*2133)+(4*3133)+((1*400)+(6*3375)+(2*1800))/(4+4+1+6+2) =2665.53
Deviazione standard	√(4(2133-2665.53)²+4(3133-2665.53)²+1(400-2665.53)²+6(3375-2665.53)²+2(1800-2665.53)²)/((5-1)/5(4+4+1+6+2)) =925.91

Argomenti correlati

Consultare gli argomenti seguenti per maggiori informazioni sul riepilogo statistiche in uno strumento specifico:

• Aggrega punti
• Riepiloga entro
• Riepiloga nelle vicinanze
• Join delle feature
• Dissolvi confini