白話空間統計十九：熱點分析(上
) 哈羅，各位好，話說蝦神已經消失很久了，很多人在問是不是停止更新了？那肯定是不可能的，蝦神發下巨集願，要把白話空間統計寫完的。只不過這段時間遇上各種加班和一年一度的使用者大會，所以就斷掉了一段時間……
好吧，廢話不多說，進入正題。蝦神回歸寫的第一篇，就是大家期盼已久（蝦神自己期盼已久）的熱點分析了。
其實，網際網路地圖在最初經歷了瀏覽查詢和路徑導航應用以外，在空間分析上，最先讓大眾所了解的，就是類似這樣的熱力地圖了：
而且某度還直接掛了「熱力」地圖這樣的高大上的名稱，所以我們（不明真相的群眾們）自然也就把「熱點分析」當成了類似於做這種熱力圖的過程了。
而實際上，會被提出這樣乙個問題：紅色的地方，自然表示熱度大，表示人多，這個很容易理解，但是有些被標明是「冷點」的地方，真的是表示人少麼？
回答自然不是，正如上面思考的內容，如果藍色的地方，是冷點，是人少的話，那麼沒有顏色的地方呢？
所以，得出如下這一結論：
熱點分析的演算法叫做getis-ordgi* 統計（稱為
g-i-星號）。
看著是不是很眼熟啊！恭喜你，答對了，我們前面講過乙個「高
/低值聚類」，叫做getis-ord generalg，是由美國喬治敦大學麥克多諾商學院
(mcdonough school of business)
的j. keith ord和聖地牙哥州立大學地理系的arthur getis兩人提出的，而這個
gi*演算法，是這個高低值聚類演算法的高階版。
關於高/
低值聚的getis-ord generalg演算法，不記得了的同學請回頭去看白話空間統計之十四……這裡就不多說了。
那麼熱點分析是用來幹嘛的呢？
我們知道，空間統計裡面，最重要的兩個值就是p值和
z得分，所以他們首先肯定是計算p值和
z得分的了（不記得p值和
z得分是幹嘛的，請看以前的文章）。
通過得到的
z 得分和 p 值，
我們可以知道高值或低值要素在空間上發生聚類的位置。
但是這個
工具的工作方式
有些特殊：它
檢視鄰近要素環境中的每乙個要素。高值要素往往容易引起注意，但可能不是具有顯著統計學意義的熱點。要成為具有顯著統計需意義的熱點，要素應具有高值，且被其他同樣具有高值的要素所包圍。
聽到這句話，是不是又有了似曾相識的感覺了？不錯，這個解釋不就是
anselin local moran's
演算法要解決的問題麼？高的和高的蹲一起，低的和低的蹲一起，如下圖：
但是，anselin localmoran's
演算法，很容易出現下面這樣的問題：
我們可以看見，
a區域有乙個點，值高達
10000
，其他的點的值都是
3，是典型的
hl（高值被低值環繞），而
b區域都是
50，屬於標準的低值聚類，但是通過核密度（也就是所謂的熱力圖）計算，
hl區域極度的高熱……這就是前面說的，高值要素往往讓人特別的關注，但是實際上是否是具有統計學意義上的熱點呢？還是未必的。
所以，無論是在心理學裡面，還是在實際分析的過程中，都很容易出現這種問題的：
所以，從上面兩個例子，我們可以看到，在統計學的熱點分析和熱力圖這種密度分析，是完全不同的概念。那麼這個熱點分析到底是什麼東西呢？欲知後事，請聽下回分解。
白話空間統計十九 熱點分析（中）
在前面的話 白話空間統計系列還繼續更新，因為這段時間在對 使用r語言進行空間統計 系列進行翻譯翻譯和編寫，所以白話空間統計系列和使用r語言進行空間統計可能會交替出現，給大家的閱讀帶來的不便，請大家諒解 其實蝦神想說的心裡話是 你們需要的去翻蝦神的歷史文章，複習一下前面的內容吧！喔呵呵呵呵！前文再續，...
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