GIS Lesson 1 for MSc RSAU-MTA

Transcript

1. 1 Упражнение Исследование пространственных данных с помощью методов визуализации Визуализация данных помогает усваивать информацию с помощью символов, предназначенных для визуального представления количеств и категорий. Вы можете быстро сравнивать и воспринимать пропорции, закономерности, взаимосвязи и тенденции. Визуализация данных важна на протяжении всего процесса анализа, от изучения данных до интерпретации получаемых результатов и получаемых на их основе выводов. В ArcGIS доступны различные методы визуализации данных. В этом упражнении предлагается использовать эти методы для исследования предложенных наборов данных, а также поиска разнообразных интересных взаимосвязей, которые могут быть полезны при проведении прогнозного анализа. Сценарий упражнения Поскольку голосование в Соединенных Штатах является добровольным, уровень участия избирателей (называемый «явкой избирателей») оказывает значительное влияние на результаты выборов и, как следствие, на государственную политику. Моделирование явки избирателей и понимание того, где преобладает низкая явка, могут послужить основой для мероприятий по расширению участия избирателей. В этом упражнении предлагается использовать различные методы визуализации для исследования взаимосвязей и картографического моделирования явки избирателей, а также для идентификации потенциальных переменных в целях их использования в прогнозном анализе. ШАГ 1. Открытие проекта в ArcGIS Pro Для начала откройте пакет проекта ArcGIS Pro первого упражнения.  Запустите ArcGIS Pro. При необходимости войдите в систему, используя предоставленную учетную запись ArcGIS.  В нижнем левом углу начальной страницы щелкните «Открыть другой проект».
2. 2 NB: Если ArcGIS Pro настройте для запуска без шаблона проекта или с проектом по умолчанию, то стартовая страница не будет отображаться.  На вкладке «Проект» нажмите «Открыть», а затем - «Открыть другой проект».  Перейдите в папку DataEngineering_and_Visualization, которую вы сохранили на своем компьютере.  Щелкните DataEngineering_and_Visualization.aprx, чтобы выбрать его, а затем щелкните OK.  На панели Каталог разверните Карты.  Щелкните правой кнопкой мыши «Data Visualization» («Визуализация данных») и выберите «Открыть». Вкладка карты визуализации данных откроется с серой базовой картой, а также с картографическим слоем, который содержит результаты выборов 2016 года в США по каждому округу. ШАГ 2. Исследовать атрибутивные данные и провести визуализацию их распределений Слой результатов выборов 2016 года (CountyElections2016) включает явку избирателей, а также слой геобогащенных демографических переменных.  На панели «Содержание» щелкните правой кнопкой мыши CountyElections2016 и выберите «Таблица атрибутов». В результате под картограммой появится атрибутивная таблица CountyElections2016.  В атрибутивная таблица прокрутите вправо, чтобы познакомиться с переменными, включенными в этот набор данных.  При необходимости прокрутите назад влево, а затем щелкните правой кнопкой мыши по столбец Voter_Turnout, а затем и выберите Статистика.
3. 3 Диаграмма «Distribution of voter turnout» (Распределение явки избирателей) Примечание. Вид диаграммы может немного отличаться от представленного выше. Под картограммой появляется окно диаграммы «Distribution of voter turnout» с гистограммой, и открывается панель свойств диаграммы. Гистограмма наглядно отображает распределение явки избирателей во всем наборе данных посредством отображения частот в соответствии с заданными диапазонами. Ось X представляет различные диапазоны или интервалы значений явки избирателей. Ось Y представляет суммы количеств округов, значения явки избирателей которых попадают в соответствующие диапазоны. Для более глубокого знакомства с гистограммами в ArcGIS Pro, см. Справка ArcGIS Pro: Гистограмма.  Обратите внимание на панель гистограммы Chart Properties (свойства диаграммы). Панель свойств диаграммы включает список статистик, обобщающих переменную Voter_Turnout. Среднее значение явки избирателей в округе составляет около 0,59, а в целом по всем округам - от 0,16 до 0,94. По умолчанию на гистограмму накладывается прямая линия, отображающая среднее значение этой переменной. С помощью панели свойств диаграммы можно добавить дополнительные графические представления переменных.  На панели свойств диаграммы в разделе «Переменная» установите флажок «Показать нормальное распределение».  В разделе «Статистика» выберите позиции «Медиана» и «Станд. Отклонение».
4. 4 Диаграмма гистограммы «Распределение явки избирателей» В результате на гистограмме появятся дополнительные наложенные графические детали. Используя эти наложения, можете оценить, что гистограмма имеет довольно симметричную форму колокола с почти идентичными средними и медианными значениями. Этот результат показывает, что переменная Voter_Turnout имеет нормальное распределение. В нормальном распределении среднее значение, медиана и значения моды равны. Этот результат означает, что большинство значений попадают в средний диапазон значений, расположенные в центре распределения, и все другие с меньшими значениями, расположенными слева и справа от этого центрального диапазона. Полученную гистограмму можно использовать также для интерактивного выбора объектов на соответствующей картограмме на основе соответствующих значений явки избирателей.  В окне диаграммы перетащите рамку вокруг ячеек с наименьшими значениями явки избирателей в левом конце гистограммы, как показано на следующем рисунке. Появляется серая рамка, отображающая выбранные наборы данных
5. 5 В результате, на гистограмме и на картограмме отобразятся округа с самой низкой явкой избирателей, данные по которым можно проанализировать в атрибутивной таблице.  Щелкните и удерживайте вкладку атрибутивной таблицы CountyElections2016.  Перетащите эту вкладку атрибутивной таблицы CountyElections2016 в центр картограммы избирательных округов, пока не появится отображения знака цели стыковки, как показано на следующем рисунке. Атрибутивная таблица отображается картограммой с синей тенью, а цель стыковки отображаются в центре представления всей картограммы с расположенными по ее краям окнами приложений. Каждая цель представляет собой область, в которой может быть расположено окно. Синяя тень показывает, где будет закреплена таблица атрибутов, когда вы отпустите кнопку мыши.  Сделайте паузу над правой целью стыковки, а затем отпустите кнопку мыши для закрепления атрибутивной таблицы справа от картограммы и, одновременно, над гистограммой.  В нижней части окна атрибутивной таблицы нажмите кнопку Show Selected Records (Показать выбранные записи).
6. 6 В атрибутивной таблице представлены записи выбранных округов. Эти табличные записи можно также найти непосредственно в атрибутивной таблице для сверки соответствующих значения явки избирателей.  На правой части гистограммы перетащите рамку вокруг ячеек с четырьмя наибольшими значениями явки избирателей, как показано на следующем рисунке. Округа с наибольшей явкой избирателей отобразятся на гистограмме, картограмме и в атрибутивной таблице.  На гистограмме щелкните любую пустую область, чтобы снять выделение.  Закройте атрибутивную таблицу и окно диаграммы, нажав кнопку «Закрыть» (Close button ) на каждой вкладке окна, как это показано на следующем рисунке.
7. 7 В результате была произведена визуализация распределение значений переменной явки избирателей, а также были идентифицированы и локализованы на пространстве территории США расположение округов с самыми низкими и самыми высокими значениями этой переменной. На следующем шаге будут использованы символы слоя для визуализации пространственного распределения явки избирателей по всей территории США. Шаг 3. Изменение символов слоя В текущем состоянии все округа слоя результатов выборов 2016 года имеют один и тот же цвет. Такой тип отображения называется одиночным символом. На этом шаге будет произведено изменение символики для детализированного отображения явки избирателей в 2016 году.  На панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши CountryElections2016 и выберите вкладку Символы. В результате появится панель символов.
8. 8  На панели «Символы» в разделе «Основные символы» щелкните стрелку вниз и выберите «Градуированные цвета». Градуированные цвета используются для классификации пространственных данных (геоданных) с использованием диапазонов их значений на основе значений выбранного поля атрибутивной таблицы. Каждому классу присваивается оттенок цвета для отображения различий между значениями этого атрибута. Для более глубокого знакомства о градуированных цветах, см. Справку ArcGIS Pro: Градуированные цвета. Далее, для цветового отображения диапазонов явки избирателей необходимо выбрать соответствующее поле атрибутивной таблицы, а также понравившуюся цветовую шкалу.  В разделе «Градуированные цвета» в поле «Поле» при необходимости выберите «Voter_Turnout».  Для Method (метод) щелкните стрелку вниз. В результате появится список с описанием доступных методов классификации.
9. 9 Естественные разрывы (Jenks) - это метод классификации по умолчанию, поскольку он основан, непосредственно, на самих данных. Это означает, что диапазоны символов вычисляются на основе значений данных, что позволяет адаптировать их к различным типам распределения данных. Поскольку ранее уже использовалось распределение переменной явки избирателей используйте для ее классификации метод стандартного отклонения. Для более глубокого знакомства с методами классификации данных, см. Справку ArcGIS Pro: Методы классификации данных.  В списке методов классификации выберите Стандартное отклонение.  Для отображения параметров Color Scheme (цветовая схема) перетащите, как это показано на следующем рисунке, разделитель панели, расположенный под окном Classes вертикально вниз.  Рядом с названием «Color Scheme» (Цветовая схема) щелкните стрелку вниз.  В окне «Color Scheme» (Цветовая схема) установите флажок «Show Names» (Показать имена), как это представлено на следующем рисунке.
10. 10  Выберите понравившуюся цветовую схему (в примере использована пурпурно-зеленая, непрерывная).  На панели «Символы» под разделителем панели щелкните вкладку «Гистограмма». Примечание. При реализации этого шага лучше для лучшего отображения гистограммы потребуется увеличение (расширении) панели «Символы». В результате применения градуированных цветов, была получена тематическая градуированная карта, которую обычно называют хороплетой.
11. 11 Созданная картограмма отображает с помощью выбранной цветовой схемы переменной явки избирателей во всем представленном диапазоне от низких до высоких значений. С этой целью была использована цветовая схема, позволяющая отображать расхождения в соответствии с использованным методом классификации на основе параметров стандартного отклонения. В этом случае выбранная цветовая схема позволяет проводить визуальное отображение полученной классифицируются в зависимости от их удаления от среднего значения. На вкладке «Гистограмма» представлено отображение с помощью выбранной цветовой схемы переменной явки избирателей. При этом округа с явкой ниже среднего представлены оттенками фиолетового, а округа с явкой выше среднего - оттенками зеленого.  На панели «Символы» рядом с «Цветовой схемой» нажмите кнопку «Параметры цветовой схемы» и выберите «Применить к заливке и контуру».  На панели Содержание включите слой US_States. Комбинируя цветовые схемы и проводя фильтрацию, а также запросы можно провести визуальный анализ переменной явки избирателей по штатам. Например, такие штаты, как Западная Вирджиния и Теннесси, выделяются низкой явкой избирателей, а такие штаты, как Колорадо и Миннесота, выделяются высокой явкой избирателей. В дальнейшем полученные гистограммы и картограммы будут использованы для отображения проведения оценок сумм и сравнений явки избирателей по штатам.  Закройте панель «Символы».  Сохраните проект. Шаг 4. Создание гистограммы
12. 12 ArcGIS Pro предоставляет множество способов визуализации данных/геоданных с использованием шаблонов различных диаграмм. На этом этапе будет проведена визуализация данных в виде гистограмм.
14. 14 Шаг 5. Фильтрация диаграммы с использованием выделения  Создайте вторую столбчатую диаграмму для слоя CountyElections2016, используя следующие параметры:  Категория или дата: Country (графство)  Агрегация: None (нет)  Числовые поля: Voter_turnout (явка избирателей)  Нажмите Apply (Применить).  В нижней части панели Chart Properties (Свойств диаграммы) в разделе «Sort» (Сортировка) щелкните стрелку вниз и выберите «Y-axis Descending» (По убыванию оси Y).  В окне диаграммы на панели инструментов рядом с Filter (фильтр) нажмите кнопку «Filter by Selection» (Фильтр по выбору).  Filter by Selection (Фильтр по выделению) фильтрует диаграмму для отображения только выбранные функции. Поскольку никакие функции еще не выбраны, гистограмма пуста.  Закрепите окно столбчатой диаграммы состояния справа от карты над окном столбчатой диаграммы округа.
15. 15 В результате отобразилась гистограмма, отображающая среднюю явку избирателей по штатам, а также гистограмма, отображающая значения явки избирателей в отдельных округах для выбранных функций.  На столбчатой диаграмме состояния выберите Georgia. Подсказка: на карте Джорджия расположена между Нью-Мексико и Оклахомой. Наведите указатель мыши на панель, чтобы увидеть, какое состояние она представляет. Вы также можете использовать кнопку Zoom Mode (Режим масштабирования), чтобы увеличить гистограмму.
16. 16 Столбчатая диаграмма округ заполняется для отображения значений отдельных округов в пределах Джорджии. Каждая полоса на гистограмме округа соответствует одному объекту на карте, поэтому цвета полос соответствуют символам карты. Для этого можно использовать этот интерактивный выбор для визуализации диапазонов значений отдельных округов в каждом штате. Для сравнения значения отдельного округа со средним значением явки избирателей по стране 0,59 (указанным на гистограмме), вы добавьте руководство к этой диаграмме.  Щелкните вкладку окна столбчатой диаграммы округа для активации этой диаграммы. Панель свойств диаграммы обновится с визуализацией информацию по округу.  В верхней части панели свойств диаграммы щелкните вкладку "Guides" (Направляющие).  В разделе "Guides" (Руководство) нажмите "Add Guides " (Добавить руководство).  В поле Value введите 0,59.  Для цвета линии щелкните линию и выберите ярко-синий цвет. Для метки введите National Average
17. 17  На гистограмме округа появится линия, обозначающая среднее значение явки избирателей по стране. Направляющие позволяют ссылаться или выделять важные значения или пороговые значения на диаграммах.  На столбчатой диаграмме штата щелкните другие штаты, чтобы отобразить как значения явки избирателей в округах варьируют в пределах штата, а также сравнить среднюю явку избирателей в штате со средним по стране. Примечание. Если вы ранее использовали кнопку «Режим масштабирования», нажмите кнопку «Select Interaction Mode button» (Выбрать режим взаимодействия), для выбора других состояний.  Очистите Selection (выбор) и закройте обе гистограммы.
18. 18 Выше были использованы гистограммы и фильтр по выбору для исследования средних значений явки избирателей в штатах, а также для исследования значений явки избирателей в отдельных округах отдельных штатов. Шаг 6: Создайте коробчатую диаграмму Вы можете использовать интерактивный выбор, чтобы увидеть обзор средних значений по штатам и исследовать диапазон значений округов в отдельных штатах. Чтобы визуализировать и сравнить распределение значений явки избирателей для каждого штата за один раз, вы создадите коробчатую диаграмму.  Создайте коробчатую диаграмму для слоя CountyElections2016, используя следующие параметры:  Numeric Fields (Числовые поля): Voter_Turnout  Category (Категория): State  Show Outliers (Показать выбросы): Checked (отмечен)  Кликните по Apply Блоковая (ящики, прямоугольники с усами) диаграмма позволяет визуализировать и сравнивать полное распределение значений явки избирателей в округах для каждого штата. Блоковые диаграммы разбивают числовые значения на четыре равных квартиля и визуализируют пять ключевых статистических данных для каждого распределения: минимум, первый квартиль, медиана, третий квартиль и максимум. Усы, простирающиеся от блоков, простираются от минимального до
19. 19 максимального значения, иллюстрируя полный диапазон значений, найденных в каждом состоянии. Прямоугольники простираются от первого квартиля до третьего квартиля, показывая диапазон средней половины значений или межквартильный диапазон (interquartile range - IQR). IQR указывает размер разброса или вариабельности значений явки избирателей в каждом штате. Для получения дополнительной информации о коробчатых диаграммах см. Справку ArcGIS Pro: Box plot (Блоковая диаграмма)  На прямоугольной диаграмме укажите Техас. Во всплывающей подсказке отображается основная статистика явки избирателей в штате. В штате Техас относительно низкая средняя явка избирателей. Однако существует широкий диапазон значений явки избирателей в округах: от примерно 0,32 до примерно 0,88. Округа, в которых значения явки избирателей сильно отличаются от среднего показателя по штату, считаются выбросами и отображаются в виде точек за пределами усов графика.  На блочной диаграмме выберите Texas outliers (выбросы Техаса), как показано на следующем рисунке.
20. 20 Выбросы выбираются на карте. Анализ общего распределения значений явки избирателей в сочетании с местоположением отдельных объектов может призван помочь визуально оценить данные и определить области для дальнейшего более детального исследования.  Снимите выделение и закройте диаграмму. Шаг 7. Исследование взаимосвязи переменных в матрице точечной диаграммы Ранее были использован ряд методы визуализации пространственных и непространственных данных для исследования статистических характеристик, а также пространственного распределение переменной явки избирателей.
21. 21 Для продолжения исследований и визуализации данных/геоданных можно также использовать инструменты визуализации при оценке взаимосвязей внутри массива данных/геоданных. В этой связи и в разрезе задачи по прогнозированию явки избирателей, необходимо исследовать взаимосвязи, с одной стороны явкой избирателей, а с другой стороны рядом других переменных в представленном массиве данных.  Создайте матрицу точечной диаграммы для слоя CountyElections2016.  На панели свойств диаграммы в разделе «Числовые поля» установите флажки для следующих полей:  Voter_Turnout (Явка избирателей).  2019 Median Age (Средний возраст в 2019 г.).  2019 Per Capita Income (Доход на душу населения в 2019 г.).  Own A Selfie Stick (Собственный монопод для селфи): Percent.  Образование 2019: средняя школа / без диплома: процент (Примечание: прокрутите вниз до второй группы вариантов полей образования)  Buying American Is Not Important To Me (Покупка американского для меня не важна): процент  Установите флажок «Показать гистограммы» и нажмите «Apply» (Применить).
22. 22 Матрица точечной диаграммы - это сетка точечных диаграмм, также называемая мини-графиками, используемая для визуализации двумерных отношений между комбинациями переменных. Каждая диаграмма разброса в матрице визуализирует взаимосвязь между парой переменных, что позволяет исследовать множество взаимосвязей на одной диаграмме. В матрицу также может быть включена гистограмма, отображающая распределение каждой отдельной переменной. Для получения дополнительной информации о матрицах диаграмм рассеяния см. Справка ArcGIS Pro: Матрица диаграмм рассеяния.  На панели свойств диаграммы установите флажок в поле «Show Linear Trend» (Показать линейный тренд). Линия линейного тренда добавляется к каждому графику разброса в матрице. Направление линии тренда указывает, имеют ли переменные положительную или отрицательную взаимосвязь, а значение R-квадрат (R2) указывает на тесноту взаимосвязи. Для получения дополнительной информации о диаграммах рассеяния см. Справку ArcGIS Pro: : Scatter plot )диаграмма рассеяния)  На панели свойств диаграммы установите флажок Show As R2 (Показать как R2).
23. 23 Мини-графики в матрице теперь визуализируются с помощью цветового градиента, соответствующего тесноте значения R-квадрата. Можно также выбрать любой мини-график для более подробного анализа взаимосвязи, используя более крупный предварительный график. Хотя каждая попарная комбинация переменных представлена в матрице все же наибольший интерес представляет - как каждая переменная связана с явкой избирателей. Столбец мини-графиков в крайнем левом углу включает отношения между явкой избирателей и другими переменными.  В матрице точечной диаграммы выберите мини-график, сравнивающий Voter_Turnout и средний возраст за 2019 год. Средний возраст имеет положительную связь с явкой избирателей, где более высокий средний возраст соответствует более высокой явке избирателей. Однако значение R-квадрата для этой тенденции составляет
24. 24 0,15. Это означает, что один только средний возраст может объяснить лишь около 15 процентов вариабельности в показателях явки избирателей.  Выберите мини-график, сравнивающий Voter_Turnout и доход на душу населения за 2019 год. Доход на душу населения также имеет положительную связь с явкой избирателей, где более высокий доход на душу населения соответствует более высокой явке избирателей. Значение R-квадрата для этой тенденции равно 0. 34, что означает, что доход на душу населения может объяснить около 34 процентов изменчивости значений явки избирателей. На графике предварительного просмотра вы можете увидеть, где и как ряд значений, отображаемых точками, отклоняются от тренда. Можно более детально исследовать эти точки, используя для этого соответствующие инструменты выборку.  При предварительном просмотре выберите точки, которые отклоняются от тренда для отображения их локации на соответствующей картограмме, как это показано на следующем рисунке.
25. 25 Выбранные округа выделяются на карте. Для того, чтобы увидеть, изменяются ли отношения переменных в пространстве необходимо провести соответствующую фильтрацию диаграммы по экстенту карты.  Снимите выделение и сохраните проект. Шаг 8. Исследование соотношений на разных пространственных масштабах Для оценки изменения тесноты взаимосвязей переменных от одного местоположения к другому можно провести фильтрацию матрицу точечной диаграммы для включения в нее только тех округов, которые отображены на карте.  В окне матрицы точечной диаграммы на панели инструментов рядом с фильтром нажмите кнопку Filter By Extent (Фильтр по экстенту).  На вкладке «Карта» в группе «Навигация» щелкните «Закладки» и выберите закладку «WV, VA, MD».
26. 26 Примечание. Значения R-квадрата будут варьировать в зависимости от размера вашей карты и окон диаграмм. Диаграмма обновится с вычисленными значениями отношения между переменными округов, видимых на экстенте карты. В результате получаем, что значения R-квадрата на национальном уровне со аналогичными значениями на местном для корреляции между явкой избирателей и доходом на душу населения, а также явкой избирателей и владением монопод для селфи, увеличились. Однако связь между явкой избирателей и средним возрастом исчезла.
27. 27  Масштабируйте и перемещайте карту для исследования изменения степени тесноты отношений переменных зависят от масштаба и местоположения. Изменения значений R-квадрата указывают на пространственные различия линейных отношений между переменными. На следующем этапе с помощью инструмента Local Bivariate Relationships (Локальные двумерные отношения) будет исследовано и проведена количественная оценка различных типов локальных отношений.  Закройте окно матрицы точечной диаграммы и панель свойств диаграммы.  На панели «Содержание» снимите флажок с CountyElections2016 для отключения этого слой. Шаг 9. Исследование локальных двумерных отношений Инструмент Local Bivariate Relationships (Локальные двумерные отношения) позволяет проводить количественные оценки локальных
28. 28 взаимосвязей между двумя переменными и указывает, как тип взаимосвязи изменяется в пространстве. Этот инструмент будет дальше использован для количественной оценки взаимосвязи между явкой избирателей и доходом на душу населения, а также для оценки отличий тесноты этой взаимосвязи на территории Соединенных Штатов. Для более детального знакомства с инструментом Local Bivariate Relationships (Локальные двумерные отношения) см. Справку ArcGIS Pro: How Local Bivariate Relationships works (Как работают локальные двумерные отношения).  Увеличьте масштаб закладки США для полного отображения всей территории США.  На панели «Geoprocessing» (Геообработка) найдите Local bivariate relationships (локальные двумерные отношения). Подсказка: при закрытой панели Геообработка: используйте вкладки Analysis tab > Geoprocessing group > Tools (Анализ> группа геообработки> Инструменты).  Откройте инструмент Local Bivariate Relationships (Локальные двумерные отношения) ((Spatial Statistics Tools - инструменты пространственной статистики) и установите следующие параметры:  Input Features: CountyElections2016 (Характеристики ввода: CountyElections2016).  Dependant Variable: Voter_Turnout (Зависимая переменная: Voter_Turnout).  Explanatory Variable: 2019 Per Capita Income (Объясняющая переменная: доход на душу населения в 2019 г.).  Output Features: VoterTurnout_PerCapitalncome (Характеристики вывода: VoterTurnout_PerCapitalncome).  Enable Local Scatterplot Pop-ups: Checked (Включить всплывающие окна локальной диаграммы).
29. 29  Оставьте все остальные параметры по умолчанию и нажмите «Apply» (Выполнить).  На панели «Содержание» перетащите слой US_States над слоем VoterTurnout_PerCapitalncome.
30. 30 Инструмент Local Bivariate Relationships (Локальные двумерные отношения) позволяет не только оценивать линейные отношения, но также нелинейные (вогнутые / выпуклые) и другие неопределенные сложные отношения. Цвета на картограмме соответствуют типу отношений, обнаруженных в этой области. Основываясь на этих результатах отображено варьирование в зависимости от местоположения связь между доходом на душу населения и явкой избирателей. При этом в ряде мест не была обнаружена статистическая значимая связь между этими двумя переменными. Однако, для большинства мест существует статистически значимая положительная линейная связь между явкой избирателей с доходами на душу населения.  Щелкните по полигону одного из округов, обозначенных как «Positive Linear» (Положительная линейная) для открытия всплывающего окна, отображающего соответствующую взаимосвязь.  Прокрутите всплывающее окно вниз или расширяйте его, пока не увидите диаграмму рассеяния.
31. 31 Можно использовать всплывающие окна для визуализации и анализа диаграммы рассеяния для выбранного округа и соседних с ним округов с указанием тесноты и типа связи локальных переменных.  Когда будет закончен анализ информации, необходимо закрыть всплывающее окно.  Щелкните по полигону округа, обозначенного, как «Convex» (Выпуклый), для исследования формы связи на диаграмме разброса.
32. 32 В результате подтверждено, что явка избирателей связана с доходом на душу населения на большей части территории страны. Основываясь на этой информации, доход на душу населения, вероятно, будет полезен в разрабатываемой модели прогнозирования. Для отображения пространственной взаимосвязи между явкой избирателей и образованием необходимо запустить Local Bivariate Relationships.  Закройте всплывающее окно.  На панели «Geoprocessing» (Геообработка) в инструменте Local Bivariate Relationships (Локальные двумерные отношения) установите следующие параметры:  Input Features: CountyElections2016 (Характеристики ввода: CountyElections2016)  Dependant Variable: Voter_Turnout (Зависимая переменная: Voter_Turnout)  Explanatory Variable: 2019 Education: High School Diploma : Percent (Объясняющая переменная: 2019 Образование: Диплом о среднем образовании: Процент)  Output Features: VoterTurnout_HSDiploma (Характеристики вывода: VoterTurnout_HSDiploma)  Enable Local Scatterplot Pop-ups: Checked (Включить всплывающие окна локальной диаграммы рассеяния: установлен)
33. 33  Нажмите "Apply" (Выполнить).  На панели «Содержание» перетащите слой US_States над слоем VoterTurnout_HSDiploma.