 | Эта статья требует внимания специалиста по географии . ( Август 2009 г. ) |
Статистическая география - это изучение и практика сбора, анализа и представления данных, имеющих географическое или территориальное измерение, таких как данные переписи или демографические данные. Он использует методы пространственного анализа , но также включает географические действия, такие как определение и присвоение географических названий географическим регионам для статистических целей. Например, для целей статистической географии Австралийское бюро статистики использует Австралийскую стандартную географическую классификацию, иерархическую регионализацию, которая делит Австралию на штаты и территории , затем статистические подразделения, статистические подразделения, статистические локальные районы и, наконец, районы сбора данных переписи. .
Фон [ править ]
Географы изучают, как и почему элементы различаются от места к месту, а также как пространственные структуры меняются с течением времени. Географы начинают с вопроса «Где?», Исследуя, как объекты распределены в физическом или культурном ландшафте, наблюдая пространственные закономерности и вариации явлений. Современный географический анализ переместился к вопросу «Почему?», Определяющему, почему существует конкретный пространственный образец, какие пространственные или экологические процессы могли повлиять на этот образец и почему такие процессы действуют. Только подойдя к вопросу «почему?» Вопросы могут социологи начать понимать механизмы изменений, которые безграничны по своей сложности.
Роль статистики в географии [ править ]
Статистические методы и процедуры применяются во всех областях академических исследований; везде, где собираются и обобщаются данные, где анализируется числовая информация или проводятся исследования, статистика необходима для надежного анализа и интерпретации результатов.
Географы используют статистику по-разному: [ необходима ссылка ]
- Для описания и обобщения пространственных данных.
- Сделать обобщения относительно сложных пространственных узоров.
- Чтобы оценить вероятность исходов события в заданном месте.
- Использовать образцы географических данных для вывода характеристик для более широкого набора географических данных (населения).
- Чтобы определить, отличается ли величина или частота какого-либо явления от одного места к другому.
- Чтобы узнать, соответствует ли фактический пространственный образец некоторому ожидаемому образцу.
Пространственные данные и описательная статистика [ править ]
Существует несколько потенциальных трудностей, связанных с анализом пространственных данных, в том числе определение границ, изменяемые единицы площади и уровень пространственной агрегации или масштаба. В каждом из этих случаев абсолютная описательная статистика области - среднее значение, медиана, мода, стандартное отклонение и вариация - изменяются посредством манипулирования этими пространственными проблемами.
Определение границ [ править ]
Расположение границы области исследования и расположение внутренних границ влияют на различную описательную статистику. Что касается таких показателей, как среднее или стандартное отклонение, один только размер исследуемой области может иметь большое значение; рассмотрите исследование дохода на душу населения в пределах города, если он ограничен центральной частью города, уровни дохода, вероятно, будут ниже из-за менее богатого населения, если расширить за счет включения пригородов или окружающих сообществ, уровни дохода станут выше с влиянием населения домовладельцев. Из-за этой проблемы абсолютные описательные статистические данные, такие как среднее значение, стандартное отклонение и дисперсия, следует оценивать сравнительно только в отношении конкретной области исследования. Это верно и при определении внутренних границ,поскольку эти статистические данные могут иметь действительные интерпретации только для конфигурации области и подобласти, для которой они рассчитываются.
Изменяемые единицы площади [ править ]
См. Также : Проблема изменяемых площадных единиц
Во многих случаях подразделение пространственных данных уже определено, это очевидно в наборах демографических данных, поскольку доступная информация будет сгруппирована по соответствующим округам или муниципалитетам. Для этого типа данных аналитики должны использовать те же границы округа или муниципалитета, очерченные в собранных данных, для их последующего анализа. Когда возможны альтернативные границы, аналитик должен учитывать, что любая новая модель подразделения может дать другие результаты.
Проблема пространственной агрегации / масштаба [ править ]
Социально-экономические данные могут быть доступны в различных масштабах, например: муниципалитеты, региональные округа, участки переписи, счетные участки или на уровне провинции / штата. Когда эти данные агрегированы в разных масштабах, результирующая описательная статистика может демонстрировать вариации либо систематическим, предсказуемым образом, либо более неопределенным образом. Если мы наблюдаем за экономическими данными, мы можем заметить отчетливое снижение производительности производства в стране (США) за определенный период; поскольку это общая модель, отдельные состояния могут испытывать эти эффекты по-разному. Результатом такого агрегирования является увеличение стандартного отклонения рассматриваемых данных из-за различий между штатами.
Описательная пространственная статистика [ править ]
- См. Основную статью Пространственная описательная статистика
Для обобщения анализа точечных паттернов был разработан набор описательных пространственных статистических данных, которые являются площадными эквивалентами непространственных показателей. Поскольку географы особенно озабочены анализом географических данных, эта описательная пространственная статистика (геостатистика) часто применяется для обобщения точечных паттернов и описания степени пространственной изменчивости некоторых явлений.
Пространственные меры центральной тенденции [ править ]
Примером здесь является идея центра населения , конкретным примером которого является средний центр населения США . Доступно несколько различных способов определения центра:
- Средний центр: Среднее значение является важной мерой центральной тенденции, которая при расширении до набора точек, расположенных в декартовой системе координат , позволяет определить среднее положение, центр тяжести или средний центр.
- Центр взвешенного среднего аналогичен частотам при вычислении сгруппированной статистики, такой как средневзвешенное значение. Точка может обозначать точку розничной торговли, а ее частота - объем продаж в конкретном магазине.
- Срединный центр или евклидов центр и средний центр населения США . Это связано с манхэттенским расстоянием .
Пространственные меры дисперсии [ править ]
- Стандартное расстояние
Подобно тому, как стандартное отклонение указывает, насколько близко значения в наборе данных сгруппированы вокруг среднего, так и стандартное расстояние в пространственном распределении указывает, насколько близко точки сгруппированы вокруг среднего центра.
- Относительное расстояние
Топология [ править ]
Мотивирующее понимание топологии состоит в том, что некоторые геометрические проблемы зависят не от точной формы задействованных объектов, а, скорее, от «способа их соединения». Одной из первых работ по топологии была демонстрация Леонарда Эйлера невозможности найти маршрут через город Кенигсберг (ныне Калининград ), который пересекал бы каждый из семи мостов ровно один раз. Этот результат не зависел ни от длины мостов, ни от их расстояния друг от друга, а только от свойств связности: какие мосты связаны с какими островами или берегами рек. Эта проблема, Семь мостов Кенигсберга , теперь стала известной проблемой вводной математики и привела к разделу математики, известному как теория графов..
Правила топологии [ править ]
Правила топологии особенно важны в ГИС и используются для множества корректирующих и аналитических процедур. Основные формы в ГИС - это точка , линия и многоугольник , каждая из которых подразумевает различные пространственные характеристики; например, единственная форма, которая имеет различие внутри и снаружи, - это многоугольник. Принципы связности, связанные с топологией, позволяют находить применение в гидрологии , городском планировании и логистике , а также в других областях; как таковой, топологический анализ предлагает уникальные возможности моделирования, определения векторной природы топологических объектов и исправления ошибок пространственных данных, возникающих в результате оцифровки.
Национальные примеры [ править ]
Соединенное Королевство [ править ]
Из-за децентрализованного характера Соединенного Королевства ответственность за управление статистическими географическими регионами часто возлагается на Национальный статистический институт, в ведении которого находится эта децентрализованная администрация. Для Англии и Уэльса это Управление национальной статистики , для национальных архивов Шотландии Шотландии и для Северной Ирландии - Агентство статистики и исследований Северной Ирландии .
Англия и Уэльс [ править ]
Самая низкая форма статистической географии в Англии и Уэльсе - это зона вывода . Это небольшие регионы с населением около 300 человек и 100 домашних хозяйств, по которым публикуются данные переписи. Имея примерно одинаковое количество людей и домохозяйств, можно сравнивать статистику для любых двух областей производства в стране и знать, что это делается согласованным образом (в отличие от сравнения статистики для административных географических регионов).
Области вывода образуют наименьшую часть иерархии, которая состоит из областей вывода, областей верхнего уровня вывода и областей вывода среднего уровня .
Англия и Уэльс также имеют статистическую географию, разработанную специально для публикации статистики рабочих мест. Это связано с тем, что области вывода построены вокруг жилого населения и затрудняют анализ статистики рабочих мест. Рабочие зоны были опубликованы в рамках переписи 2011 года.
Шотландия [ править ]
Как и в Англии и Уэльсе, самый низкий уровень статистической географии в Шотландии - это зона вывода. Шотландские OA меньше, чем в Англии и Уэльсе, потому что применяются меньшие пороговые значения, но методология их создания в целом аналогична той, что используется ONS.
Более высокие уровни снова похожи на Англию и Уэльс, но действуют как зоны данных и промежуточные зоны, а не как зоны сверхвысокой производительности нижнего и среднего уровней.
В Шотландии нет рабочих зон.
См. Также [ править ]
- Геостатистика
- Пространственный анализ
 | Эта статья включает в себя список литературы , связанной литературы или внешних ссылок , но ее источники остаются неясными, поскольку в ней отсутствуют встроенные цитаты . ( Ноябрь 2011 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения ) |
Ссылки [ править ]
- Дункан, Отис Дадли, Раймонд Пол Куззорт и Беверли Дункан (1977). Статистическая география: проблемы анализа площадных данных . Гринвуд Пресс. ISBN 0-8371-9676-0.CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- Дикинсон, GC (1973). Статистическое отображение и представление статистики . Эдвард Арнольд. ISBN 0-7131-5641-4.
