统计分析专业应用案例设计稿

统计分析专业应用案例设计一、初步思路（整合多种分析模型）总体思路：在遥感部门的“国家农业遥感监测系统”项目基础之上进行修改补充完善。1）各种统计分析方法作用统计分析方法作用聚类分析聚类分析，亦称群分析或点群分析，它是研究多要素事物分类问题的数量方法。聚类分析方法，是地理学中研究地理事物分类问题和地理分区问题的重要的数量分析方法。回归分析在复杂地理系统中，某些要素的变化很难预测或控制，相反，另外一些要素则容易被预测或控制。在这种复杂地理系统中，若能在某些难测难控的要素与其它易测易控的要素之间建立一种近似的函数表达式，则就可以比较容易地通过那些易测易控要素的变化情况去了解那些难测难控的要素的变化情况。数理统计学为我们提供了回归分析方法，是研究要素之间具体的数量关系的一种强有力的手段，借助于这种方法，可以建立地理要素之间的相关关系模型——回归分析模型。主成分分析变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。马尔可夫分析马尔可夫（Markov)预测法，就是一种关于事件发生的概率预测方法。它是根据事件的目前状况来预测其将来各个时刻（或时期）变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是地理预测研究中重要的预测方法之一。时间序列分析一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等),统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如，记录了某地区第一个月，第二个月，……，第N个月的降雨量，利用时间序列分析方法，可以对未来各月的雨量进行预报。相关分析揭示地理要素之间相互关系的密切程度。趋势面分析趋势面分析是用数学曲面来拟合地理系统要素在空间的分布及变化趋势的一种数学方法。它实质上是通过回归分析原理，模拟地理要素在空间上的分布规律，展示地理要素在地域空间上的变化趋势。趋势面分析常常被用来模拟资源、环境、人口及经济要素在空间上的分布规律，它在空间分析方面具有重要的应用价值。空间趋势面并不是地理要素的实际分布面，而是模拟地理要素空间分布的近似曲面。因此，通常把实际的地理曲面分解为趋势面和剩余面两部分。前者反映地理要素的宏观分布规律，属于确定性因素作用的结果；而后者则对应于微观局域，是随机因素的结果。趋势面分析的一个基本要求就是所选择的趋势面模型应该是剩余值最小，而趋势值最大，这样拟合精度才能达到足够的精确性。在实际应用中，往往用次数低的趋势面逼近变化比较小的地理要素数据，用次数高的趋势面逼近起伏变化复杂的地理要素数据。次数低的趋势面使用起来比较方便，但是具体到某点拟合较差；次数较高的趋势面只在观测点附近效果较好，而在外推和内插时则效果较差。梯度分析判别分析二、技术内容（如：专题图、动态注记、工作流搭建等）K9技术内容作用专题图单值专题图：聚类分析结果表达；统计专题图：马尔可夫分析结果表达（批量）；自动配置专题图。动态注记回归分析和时间序列分析结果表达；自动配置动态注记。数据提取1）聚类分析结果与回归分析数据进行属性连接后，再根据类别不同分别提取到不同结果数据供回归分析使用。按一值一类的方式进行自动提取处理。2）从各不同回归分析数据中提取某县级区划的小麦产量值追加到某县历年小麦产量数据供马尔可夫分析和时间序列分析使用。（根据产量值确定产量状态：丰收、平收、欠收）属性连接合并聚类分析结果回写入原始数据后，再与回归分析数据（表格数据）进行属性连接处理后，再进行数据提取处理供回归分析使用。三、实现内容与难度（现有技术+待实现部分）关键环节说明实现难度回写1）预测数据回写；2）状态数据回写（根据产量）；★数据录入专用数据录入程序★按一值一类方式自动数据提取★专题图自动配置是否已有？动态注记自动配置是否已有？属性连接功能接口是否已有？四、演示数据此部分需要准备具备一定代表性的数据，否则演示效果不佳。与遥感部门协商是否可以提供原始数据，并在此基础上进行修改使用。1、中国县级行政区划地图；2、一级区划数据（中国县级行政区划某年分析数据）；3、各县级行政区划历年小麦产量数据；五、案例示例：国家农业遥感监测系统项目准备数据1.中国县级行政区划.shp（简单要素类）；2.一级区划数据.xls（对象类）聚类分析中国县级行政区划属性连接1）中国县级行政区划；2）一级区划数据专题图显示生成单值专题图（分类字段）注意颜色搭配效果；自动生成专题图。选择聚类指标界面。数据自动录入过程。尽量简化操作流程。数据提取将聚类结果按类别分别提取为不同的数据。自动化提取过程；按一值一类方式进行提取处理。逐步回归分析分别对各分类结果数据进行回归分析；选择最优回归模型；回归预测下一年小麦产量（利用Excel功能）。尽量简化操作流程；批量回归分析处理；预测数据自动计算回填处理。动态注记显示自动应用动态注记处理国家农业遥感监测系统项目案例流程图所涉及技术内容：外部数据（SHP文件数据、XLS表格数据）导入；属性连接；专题图；数据提取；动态注记；所涉及统计分析：统计分析方法是否应用如何应用聚类分析√略回归分析√略主成分分析×应用于综合具有一定相关关系的分析指标（减少分析问题的难度和复杂性）；马尔可夫分析×增加小麦产量状态指标（丰收、平收、欠收）即可；具有时间相关性；时间序列分析×预测某地区的年小麦产量（仅涉及到时间分析指标的预测；针对某一地区对比原有分析逻辑的预测结果）；具有时间相关性；相关分析×应用于验证分析指标与小麦产量之间的相关关系；应用于主成分分析过程之中；趋势面分析×应用于年降水量的预测（针对年降水量指标为NULL的县级区划；各县级区划中心点坐标）；梯度分析×判别分析×所涉及项目数据：该项目所使用数据为涉密数据，遥感部门提供的“一级区划数据.xls”为某一年的经过人工修改的分析数据（在一定程度上影响了聚类分析结果的准确性）。底图数据：“中国县级行政区划.shp”是否为标准数据，是否会影响趋势面分析结果的准确性。六、场景设计场景1：数据录入场景描述：用户选择待分析数据（统计分析演示系统菜单项“打开”；利用外部各种表格数据的导入功能）；地图视图和属性视图显示数据（仅限单个数据，不允许同时打开两个或以上数据）。场景2：聚类分析（单值专题图展示）场景描述：执行聚类分析功能（统计分析演示系统菜单项）；分类结果填入属性字段中；单值专题图可视化分类结果（聚类分析功能界面选项）。场景3：属性连接场景描述：直接与外部Excel表格进行属性连接处理（地图文档树右键菜单项）。场景4：数据提取场景描述：根据属性统计结果（单值汇总信息等等）进行数据提取处理（地图文档树右键菜单项）。场景5：回归分析（动态注记展示）场景描述：执行批量回归分析功能（统计分析演示系统菜单项）；自动回归预测（动态注记可视化预测结果）。场景6：时间序列分析场景描述：用户选择待分析数据（历年小麦产量数据）；执行时间序列分析功能，自动对比预测结果差异（统计专题图）。场景7：马尔可夫分析场景描述：执行马尔可夫分析功能，自动对比预测结果差异（统计专题图；百分比饼图、柱状图等等）。场景8：主成分分析场景描述：执行主成分分析处理（简化问题；属性视图展示综合指标：综合指标1、综合指标2…）场景9：趋势面分析（统计专题图展示）场景描述：查看降雨量为空值的实体分布情况（单值专题图？）；执行趋势面分析处理（根据空值实体分布情况设置分析参数；如果数据几何约束为面，则使用质心坐标代替）；自动填充空值（趋势面分析界面选项）；七、流程设计流程1所涉及分析方法：聚类分析回归分析流程图：流程2所涉及分析方法：主成分分析聚类分析回归分析流程3所涉及分析方法：趋势面分析流程4所涉及分析方法：时间序列分析流程5所涉及分析方法：马尔可夫分析自定义组件及功能接口分布自定义组件功能接口统计分析功能组件（MPStatAnalysisLibCom）聚类分析功能接口（回填值到地图数据）回归分析功能接口（根据分类统计结果产生多个数学分析模型；回代值回填处理）马尔可夫分析功能接口（概率矩阵）时间序列分析功能接口（回代值回填处理）趋势面分析功能接口（指标空值回填处理）主成分分析功能接口（综合指标回填处理）相关分析功能接口统计结果处理组件（MPStatResProcCom）动态注记显示接口（仅考虑应用要求参数）统计专题图显示接口单值专题图显示接口恢复原图统计结果保存接口统计辅助功能组件（MPStatAssistCom）表格数据显示接口（内部实现数据导入过程；数据中心插件）临时库生命周期控制功能接口（Get/Free）全局系统设置功能接口（临时库等）地图文档视图（后台视图）实现两分组：数据分组和地图分组（主外键：Code）系统菜单：文件(F)；统计分析(T)；视图(O)；设置(S)；帮助(H)系统菜单子功能项文件(F)打开(O)：分析数据+地图数据（主外键）关闭(C)：关闭数据打印输出(P)：打印输出（包括图片格式）图片输出：全幅范围或当前范围退出(X)：退出系统分析(T)各种统计分析功能显示(D)专题图(S)动态注记(D)恢复原图(R)：清除专题图、动态注记等视图(O)系统保留设置(S)系统保留临时库(T)帮助(H)系统保留系统视图：数据视图和地图视图数据视图：显示表格数据（导入为对象类数据；内部使用GisGridCtrl控件）；地图视图：MapGISK9地图视图