最小二乗法(Ordinary Least Squares)(OLS) (空間統計解析)

ライセンス レベル:BasicStandardAdvanced

サマリ

グローバルな最小二乗法(OLS)による線形回帰分析は予測したり、独立変数との関係から従属変数をモデル化したりします。

[結果] ウィンドウからツールのこのツールの結果(オプションのレポート ファイルを含む)にアクセスできます。バックグラウンド処理を無効にすると、結果は [進行状況] ダイアログ ボックスにも書き込まれます。

最小二乗法による回帰分析の詳細

最小二乗法
最小二乗法(OLS): 観測値に対する予測値

使用法

構文

OrdinaryLeastSquares_stats (Input_Feature_Class, Unique_ID_Field, Output_Feature_Class, Dependent_Variable, Explanatory_Variables, {Coefficient_Output_Table}, {Diagnostic_Output_Table}, {Output_Report_File})
パラメータ説明データ タイプ
Input_Feature_Class

分析する独立変数と従属変数を含むフィーチャクラスです。

Feature Layer
Unique_ID_Field

入力フィーチャクラスのすべてのフィーチャで値が異なる整数フィールドです。

Field
Output_Feature_Class

従属変数の推定値と残差を受け取る出力フィーチャクラスです。

Feature Class
Dependent_Variable

モデル化しようとしている値を含む数値フィールドです。

Field
Explanatory_Variables
[Explanatory_Variables,...]

回帰モデルの独立変数を表すフィールドのリストです。

Field
Coefficient_Output_Table
(オプション)

各説明変数のモデル係数、標準化された係数、標準誤差、確率を受け取るオプションのテーブルへの絶対パスです。

Table
Diagnostic_Output_Table
(オプション)

モデルのサマリ診断情報を受け取るオプションのテーブルへの絶対パス名です。

Table
Output_Report_File
(オプション)

ツールで作成するオプションの PDF ファイルへのパス。このレポート ファイルは、モデル診断情報、グラフ、最小二乗法の結果の解釈に役立つ説明を含んでいます。

File

コードのサンプル

OrdinaryLeastSquares(最小二乗法)の例 1(Python ウィンドウ)

次の Python ウィンドウ スクリプトは OrdinaryLeastSquares(最小二乗法)ツールを使用する方法を示しています。

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"c:\data"
arcpy.OrdinaryLeastSquares_stats("USCounties.shp", "MYID","olsResults.shp", 
                                 "GROWTH","LOGPCR69;SOUTH;LPCR_SOUTH;PopDen69",
                                 "olsCoefTab.dbf","olsDiagTab.dbf")
OrdinaryLeastSquares(最小二乗法)の例 2(スタンドアロン Python スクリプト)

次のスタンドアロン Python スクリプトは OrdinaryLeastSquares(最小二乗法)ツールを使用する方法を示しています。

# Analyze the growth of regional per capita incomes in US
# Counties from 1969 -- 2002 using Ordinary Least Squares Regression

# Import system modules
import arcpy

# Set the geoprocessor object property to overwrite existing outputs
arcpy.gp.overwriteOutput = True

# Local variables...
workspace = r"C:\Data"

try:
    # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
    arcpy.workspace = workspace

    # Growth as a function of {log of starting income, dummy for South
    # counties, interaction term for South counties, population density}
    # Process: Ordinary Least Squares... 
    ols = arcpy.OrdinaryLeastSquares_stats("USCounties.shp", "MYID", 
                        "olsResults.shp", "GROWTH",
                        "LOGPCR69;SOUTH;LPCR_SOUTH;PopDen69",
                        "olsCoefTab.dbf",
                        "olsDiagTab.dbf")

    # Create Spatial Weights Matrix (Can be based off input or output FC)
    # Process: Generate Spatial Weights Matrix... 
    swm = arcpy.GenerateSpatialWeightsMatrix_stats("USCounties.shp", "MYID",
                        "euclidean6Neighs.swm",
                        "K_NEAREST_NEIGHBORS",
                        "#", "#", "#", 6) 
                        

    # Calculate Moran's Index of Spatial Autocorrelation for 
    # OLS Residuals using a SWM File.  
    # Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...      
    moransI = arcpy.SpatialAutocorrelation_stats("olsResults.shp", "Residual",
                        "NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE", 
                        "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE", "#", 
                        "euclidean6Neighs.swm")

except:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print arcpy.GetMessages()

環境

関連トピック

ライセンス情報

ArcGIS for Desktop Basic: ○
ArcGIS for Desktop Standard: ○
ArcGIS for Desktop Advanced: ○
5/10/2014