ArcGIS实验视频教程合集：《ArcGIS实验教程从入门到精通》（附配套实验数据）》文章目录一、地统计分析的基本原理二、地统计分析的工作流程三、探索性空间数据分析工具1. 直方图2. QQ分布图3. 趋势分析4. Voronoi图5. 半变异函数与协方差云6. 交叉协方差云四、空间插值一、地统计分析的基本原理地统计学运用概率论和数理统计的方法来研究地理数据的空间分布规律，在采矿、土壤、环境科学气象公共健康等领城有着广泛的应用。随着GIS的发展,GIS与地统计学的关系越来越紧密，ArcGIS地统计分析模块为地统计学和GIS的结合提供了有效的支持。它既可以对未采样的位置进行预测，也可以对预测的不确定性进行度量。地统计学是20世纪六七十年代随着采矿业的发展而兴起的一门交叉学科，属于数学地质学科的分支。20 世纪50年代，南非的采矿工程师克里金(D. J. Krige)和统计学家西舍尔(H. s. Siche)发现传统的统计学方法不适用于评价和识别矿藏。为了精确地估计矿块的品位,同时考忠样品的尺寸及相对于该矿块的位置，他们开发了一种新的评价方法。法国著名学者马特隆(G. Matheron)教授将克里金的经验和方法上升为理论，从而创立了地统计学。地统计用于分析和预测与空间或时空现象相关的值。它将数据的空间(在某些情况下为时态)坐标纳人分析中。最初，许多地统计工具仅用于描述空间模式和采样位置的插值。现在，这些工具和方法不仅能够插值，还可以衡量所插人的值的不确定性。传统统计学通常假定某随机变量采集的样本是完全随机的或在空间((或时间)上是完全独立的，不考虑样本位置，地统计学是统计学的进一步发展，它研究的变量在空间或时间上不一定是完全随机或完全独立的。对于样本数据，除了计算变量的均值、方差等统计量外，不需要计算变量的空间变异结构。即地统计学是以区域化变量理论为基础，以变异函数为主要工具研究那些在空间分布上既有随机性又有结构性或空间相关和依赖性的自然现象的科学。地统计分析的原理主要包括区域化变量、变异函数及结构分析、基本假设条件