Войти
Статистическая география - это изучение и практика сбора, анализа и представления данных, имеющих географическое или территориальное измерение, например данные переписи или демографические данные. Он использует методы из пространственного анализа, но также охватывает географические действия, такие как определение и присвоение географических названий географическим регионам для статистических целей. Например, для целей статистической географии Австралийское статистическое бюро использует Австралийскую стандартную географическую классификацию, иерархическую регионализацию, которая делит Австралию на штаты и территории, затем статистические подразделения, статистические подразделения, статистические районы и, наконец, районы переписи населения.
Водопад Дьявольской чаши, Новая Зеландия может быть изучен с помощью геостатистики 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 элементы распределены в физическом или культурном ландшафте, наблюдая пространственные закономерности и вариации явлений. Современный географический анализ сместился 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 приближаясь к «почему?» вопросы могут социологи начать понимать механизмы изменений, которые бесконечны по своей сложности.
Статистические методы и процедуры применяются во всех областях академических исследований; везде, где собираются и обобщаются данные, анализируется числовая информация или проводятся исследования, статистика необходима для надежного анализа и интерпретации результатов.
Географы используют статистику по-разному:
Есть несколько потенциальных трудностей, связанных с анализом пространственных данных к ним относятся 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.
Расположение границы исследуемой области и расположение внутренних границ влияют на различную описательную статистику. Что касается таких показателей, как среднее или стандартное отклонение, один только размер области исследования может иметь большое значение; рассмотрите исследование дохода на душу населения в пределах города, если он ограничен центральной частью города, уровень дохода, вероятно, будет ниже из-за менее богатого населения, если он будет расширен 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 также верно при определении внутренних границ, поскольку эти статистические данные могут иметь действительную интерпретацию только для области и конфигурации подобласти, для которой они рассчитываются.
См. Также: Проблема изменяемых единиц площади
Во многих случаях подразделение пространственных данных уже определено, это очевидно в наборах демографических данных, поскольку доступная информация будет сгруппирована по 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.
Социально-экономические данные могут быть доступны в различных масштабах, например: муниципалитеты, региональные районы, участки переписи, счетные округа 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 то, что стандартное отклонение рассматриваемых данных увеличивается из-за изменчивости между штатами.
Для обобщения анализа точечных паттернов был разработан набор описательной пространственной статистики, которая является площадным эквивалентом непространственных мер. 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.
Примером здесь является идея центра населения, конкретным примером которого является средний центр населения США. Доступно несколько различных способов определения центра:
Так же, как стандартное отклонение указывает, насколько близко значения в наборе данных сгруппированы вокруг среднего, поэтому стандартное расстояние в пространственном распределении указывает, насколько близко точки сгруппированы вокруг среднего центра.
Семь мостов Кенигсберга, одна из самых известных проблем топологии Движущая сила топологии заключается в том, что некоторые геометрические проблемы зависят не от точной формы задействованных объектов, а скорее по «способу их соединения». Одной из первых работ по топологии была демонстрация Леонарда Эйлера, что невозможно найти маршрут через город Кенигсберг (ныне Калининград ), который пересекал бы каждый из его семь 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.
Топология правила особенно важны в ГИС и используются для множества корректирующих и аналитических процедур. Основными формами в ГИС являются точка, линия и многоугольник, каждая из которых подразумевает разные пространственные характеристики; например, единственная форма, которая имеет различие внутри и снаружи, - это многоугольник. Принципы связности, связанные с топологией, приводят к применению 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 при оцифровке.
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 Шотландии Национальные архивы Шотландии и для Северной Ирландии Агентство статистики и исследований Северной Ирландии.
Самая низкая форма статистической географии в Англии и Уэльсе - это Область 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 выпуска 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 супервывода нижнего уровня и Областей супервывода среднего уровня.
Англия и Уэльс также имеют статистическую географию, разработанную специально для публикация 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.
Подобно Англии и Уэльсу, самый низкий уровень статистической географии в Шотландии - это область вывода. Шотландские OA меньше, чем в Англии и Уэльсе, потому что применяются меньшие пороговые значения, но методология их создания в целом аналогична методологии, используемой ONS.
Более высокие уровни снова похожи на Англию и Уэльс, но работают как зоны данных и промежуточные зоны, а не как области сверхвывода нижнего и среднего уровней.
В Шотландии нет рабочих зон.
