[공간 통계] 1. Spatial Randomness

안녕하세요, 이번 포스팅부터는 공간 통계를 다루어 보도록 하겠습니다. 현재 빅데이터의 공간에서의 활용은 굉장한 관심을 받고 있습니다.

예를 들어서, 범죄 데이터를 활용하여 범죄가 많이 일어나는 지역을 발견 (Hot spot Analysis)하여 그 지역에 경찰을 더 많이 배치하는 방안을 제시할 수도 있고, 택시 승하차 데이터를 활용하여 택시의 승차가 많이 발생하는 시간과 지역을 발견하여 택시 배치를 유동적으로 하는 방안을 제시 할 수도 있습니다.

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첫번 째 포스팅에서는 공간 통계의 가장 기초부터 배워보도록 하겠습니다.

공간 통계의 귀무가설 (Null hypothesis)는 Spatial randomness에 기초하고 있습니다.

Spatial randomness는 공간상에서 어떠한 사건이 발생할 확률이 전부 같은 확률분포를 가지고 있기 때문에, 아무런 패턴이 존재하지 않는다는 것입니다.

http://sk.sagepub.com/reference/hdbk_spatialanalysis/n5.xml

 

위의 그림을 보도록 합시다. (a)의 경우 점의 위치가 랜덤하게 분포하기 때문에 귀무가설에 부합하지만, (b)와 (c)에서는 점의 분포에 클러스터링이 형성되거나, 규칙적으로 분포하고 있으면 귀무가설을 기각하게 됩니다.

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