Подсказка

Просмотр всех строк и столбцов

Используйте линейки прокрутки для просмотра всех строк и столбцов таблицы.

Подсказка

Выделение значений

Когда в таблице результатов выбрана строка, точка на графике выделяется цветом. Для сортировки значений выберите столбец. Это поможет найти определенные точки на графике.

Подсказка

Просмотр сохраненной таблицы

Чтобы просмотреть сохраненную в файле таблицу, выберите кнопку Добавить на стандартной панели инструментов, перейдите к базе данных, дважды щелкните по иконке, а затем добавьте таблицы. В таблице содержания ArcMap выберите таблицу и, нажав правую клавишу мыши, перейдите к опции Открыть.

Выполнение проверки

1. Нажмите на кнопку Добавить данные и перейдите к тестовому и учебному набору дан-нгх (созданных при выполнении предыдущего упражнения). Нажмите Добавить.

2. Запустите Мастер операций геостатистики.

3. В окне Входные данные выберите учебный набор данных (созданный в предыдущем упражнении).

4. В окне Атрибут выберите показатель, значения которого вы хотите использовать в интерполяции.

5. Отметьте опцию Проверка.

6. В окне Входные данные выберите тестовый набор данных (созданный в предыдущем упражнении).

7. В окне Атрибут выберите тот же самый атрибут, который вы выбирали для учебного набора данных.

8. Выберите метод, который вы хотите использовать.

9. Нажимайте Далее в этом и во всех последующих диалогах до тех пор, пока вы не дойдете до диалога Проверка.

10. Необязательный шаг: сохраните таблицу с результатами проверки в базе данных.

Сравнение помогает вам определить, насколько модель, которая использовалась для создания геостатистического слоя, лучше, чем какая-либо другая модель. Два геостатистических слоя, которые вы сравниваете, могут быть созданы с использованием двух различнгх моделей (например, по методу взвешеннгх расстояний IDW и ординарного кригинга), либо они могут бпть созданы с использованием одной и той же модели, но с различными параметрами. В первом случае, вы сравниваете, какой из методов лучше подходит для использования с вашими данными, во втором - вы изучаете влияние различных исходных параметров на модель при построении результирующей поверхности.

Диалог Сравнение использует статистику перекрестной проверки аналогично тому, как было рассказано в предыдущем разделе. Однако, он позволяет вам изучить статистику и графики для различных моделей совместно, в одном окне. В целом, лучшая модель - это та модель, нормированная средняя ошибка которой близка к нулю, и которая характеризуется наименьшей среднеквадратичной ошибкой интерполяции, имеет значение средней стандартной ошибки, близкое к среднеквадратичной ошибке вычислений, и нормированную среднеквадратичную ошибку, близкую к единице.

Как правило, перед тем, как одна из поверхностей будет признана лучшей и будет либо сама использоваться как окончательная, либо войдет в другую, большую модель, предназначенную для решения существующей проблемы (например, модель условий строительства новых домов), создается несколько поверхностей. Вы можете последовательно сравнивать каждую из поверхностей с другой, исключая худшую из двух сравниваемых, до тех пор, пока не останутся две лучшие поверхности, и вы не перейдете к сравнению их друг с другом. Вы можете прийти к заключению, что для данного конкретного анализа, лучшая из двух окончательных поверхностей и является лучшей из возможных.

Что следует учитывать при сравнении методов и моделей

Существует два момента, на которые следует обратить внимание при сравнении результатов различнхх методов и/или моделей: один из них - оптимальность, второй - достоверность.

Например, для определенной модели среднеквадратичная ошибка интерполяции может бпть очень маленькой. Исходя из этого, вы можете прийти к заключению, что это и есть оптимальная модель. Однако, при сравнении с другой моделью, может оказаться, что среднеквадратичная ошибка интерполяции ближе к средней оцененной стандартной ошибке интерполяции. Это более достоверная модель, потому что когда вы интерполируете значение в точке, не имея данных, у вас есть только оцененные стандартные ошибки, которые и используются для оценки неопределенности ваших вычислений. Когда средние оцененные стандартные ошибки интерполяции близки к ее среднеквадратичным ошибкам, полученным в результате перекрестной проверки, вы уверены, что стандартные ошибки интерполяции являются удовлетворительными.

Наряду со статистикой, приведенной в диалоге Сравнение, вы должны также использовать первичную информацию, имеющуюся в вашем наборе данных и извлеченную вами с помощью инструментов ESDA (Исследовательского анализа пространственных данных) при оценке того, какая из моделей является лучшей . Обратитесь к предыдущему разделу по перекрестной проверке и проверке для более подробной информации о том, как была получена статистика, и как она должна использоваться в анализе.

Диалог Сравнение результатов перекрестной проверки

График рассеяния перекрестной проверки для слоя 1

Линия 1:1 для слоя 1

Суммарная статистика для слоя 1

Модель, подобранная для слоя 1

График рассеяния перекрестной проверки для слоя 2

Линия 1:1 для слоя 2

Модель, подобранная для слоя 2

Суммарная статистика для слоя 2