oraclesai.analysis.spatial_colocation_analysis

spatial_colocation_analysis(feature_data, spatial_weights_definition, interest_category=None, neighbor_category=None, neighbor_feature_data=None, is_time_window_analysis=False, interest_time_window=None, neighbor_time_widow=None, n_permutations=None)

空間コロケーションは、同じ空間レイヤーから、または異なる空間レイヤーから、異なるクラスのポイント特性の間の関係を測定および分析します。 コロケーション分析は、ローカル・コロケーション量(LCLQ)統計を使用して、2つのカテゴリのポイント機能(AとB)間の近接パターンを測定するツールです。 関心カテゴリ(カテゴリA)の機能ごとに、そのLCLQスコアが計算されます。 近所のカテゴリBのポイントの割合がBポイントのグローバル比率よりも大きい場合、LCLQ値は高くなります。•近所のB以外のカテゴリのAポイントまたはポイントが多い場合、LCLQスコアは小さくなります。

パラメータ:

  • feature_data - SpatialDataFrameのGeoDataFrame。 コロケーション分析に使用されるデータ

  • spatial_weights_definition - SpatialWeightsDefinition. ネイバー間の距離の計算方法を指定

  • interest_category - tuple. default=None。 対象カテゴリのフィールドと値を示す2つの値

  • neighbor_category - tuple. default=None。 隣接するカテゴリのフィールドと値を示す2つの値

  • neighbor_feature_data - SpatialDataFrameのGeoDataFrame。default=None。 もし存在すれば、近所の観測はここからやってくる

  • is_time_window_analysis - boolean, default=False。 時間window_analysisを使用するかどうかを示します

  • interest_time_window - tuple, default=None。 is_time_window_analysisがtrueである必要があります。 関心カテゴリのフィールド、開始時間、終了時間を示す3つの値が含まれています

  • neighbor_time_widow - tuple, default=None。 is_time_window_analysisがtrueである必要があります。 隣接するカテゴリのフィールド、開始時間、終了時間を示す3つの値が含まれています

  • n_permutations - int, default=None。 コロケーションの四分位数スコアの重要度レベルの計算に使用される順列の数。 Noneの場合、重要度レベルはNoneです