前文再续，书接上一回。

上一节讲到解读OLS的结果第一页的表格，今天从第二页开始：



第二页分成两部分，下面这嘚吧嘚吧的一堆英文，实际上就是上面那些信息的解释，英语好的同学实际上看这个文档就可以了，如果懒得看，可以看虾神我嘚吧嘚吧的中文解释，如下：

1、Number of Observations 观测值的数量
也就是参与回归的样本数有多少个，我这里是山东全省的区

(再次接近6000字，诚意满满啊）

从这一章开始进入实际操作环节……首先还是用ArcGIS，毕竟这个东西比较容易。

实际上要说起来，GWR有专门的软件，叫做GWR，但是这个软件暂时我还没有用过，所以等我先学习一下，把他放到最后才说了，先用比较熟悉的，比如ArcGIS、比如R语言，这些来讲讲（还有一个我非常熟悉的软件是GEODA，可惜GEODA仅支持回归分析，不支持地理加权回归）。

首先确定一个概念，虾神此次在这里讲的“矢量数据空间分析”并非指的是那些高大上的诸如什么空间聚类、密度分析、插值神马的分析，而且专值的“矢量数据”的一些基础的图形操作，更准确的说，应该是指矢量数据相关的几何特征行为的空间关系和空间操作，也就是下面这些OGC规范里面的东西：




实际上这些都是空间分析里面最基础的一些内容，几乎可以归类到“查询”里面，属性的查询很容易被理解，空间上的查询比属

上一节把OLS最重要的一个表格解释完了，下面我们继续来解释OLS结果的其他内容。

结果报告的第三页，是对因变量与自变量相关性的一个检测：



会根据每组变量，形成一个自变量的分布柱状图（第一排）以及自变量和因变量组成的散点和回归图（第二排）。

首先要注意的是，OLS对自变量的分布是不是正态的，并不关心，但是如果Jarque-Bera统计量的P值指示，结果出现了偏差（也就是说残

ArcGIS Python API是Esri最新出品的一套用于控制Online & Portal的Python API，与ArcPy有本质的区别，它主要的功能都用于WebGIS的应用，虽然简单，但是功能极其强大，今天给大家演示一个效果灰常流弊的功能：从ArcGIS online上获取以及对比不同年份的landset数据：

先来看看效果：
从Online上获取landset 1990

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跨平台ArcGIS Runtime SDK Qt利器，舍我其谁



ArcGIS Runtime SDK for Qt 可以构建跨平台的地图应用，轻松的运行在Windows, Linux, Android, iOS, and Mac OS X 系统中, 创建应用内存以适应本地存储需求。并且采用C++是的其运行速度风一般的快。



1ArcGIS Runtime SDK for

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摘要：在做移动开发时，你是怎么对地图进行渲染的呢？是不是经常为此而抓耳挠腮?其实Esri为我们找到了解决方案——移动地图包

图片：















前言:

移动地图包优势：

桌面端渲染好的地图拿来即用无需二次渲染；

支持打包矢量切片；

结合适量切片解决地图包过大的问题；

支持路径分析和地理编码。





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移

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