Point Pattern Analysis
📘 ঘটনার অবস্থান এলোমেলো না গুচ্ছবদ্ধ।
🌐 Are events random or clustered?
📍
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
ঘটনার অবস্থান এলোমেলো না গুচ্ছবদ্ধ।
ঘটনার অবস্থান এলোমেলো না গুচ্ছবদ্ধ।
🌐 English:
Are events random or clustered?
Are events random or clustered?
🗂 কোথায় পড়ে
৫. জিওএআই → স্পেশিয়াল পরিসংখ্যান → Point Pattern Analysis
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Test autocorrelation, find hotspots, interpolate, GWR
🧰 টুলস
PySAL, GeoDa, R sf
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
ঘটনার অবস্থান (রোগী, দুর্ঘটনা, গাছ) এলোমেলো নাকি গুচ্ছবদ্ধ।
- ধাপ 1Complete Spatial Randomness (CSR) শূন্য অনুমান হিসেবে নিন
- ধাপ 2Nearest neighbor index: গড় নিকটতম দূরত্ব বনাম প্রত্যাশিত (<১ গুচ্ছ)
- ধাপ 3Ripley's K/L ফাংশন: বিভিন্ন দূরত্বে গুচ্ছতা
- ধাপ 4জনসংখ্যা ঘনত্ব নিয়ন্ত্রণ করুন—মানুষ বেশি যেখানে ঘটনাও বেশি
🧪 বাস্তব উদাহরণ
কলেরা রোগীর অবস্থান ২০০ মিটার দূরত্বে গুচ্ছবদ্ধ—জলের উৎস অনুসন্ধান (জন স্নো-র ধারণা)।
⚠️ সাধারণ ভুল
জনসংখ্যা বণ্টন বিবেচনা না করে গুচ্ছের দাবি।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
point patternCSRnearest neighbor indexRipley's K
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক3.1 Complete Spatial Randomness
3.2 Ripley's K ফাংশন
3.3 নিকটতম প্রতিবেশী সূচক
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (Spatial Statistics)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enterimport numpy as np
# Global Moran's I on a 6x6 grid with rook contiguity
rng=np.random.default_rng(0); g=np.zeros((6,6)); g[:3,:3]=10; g+=rng.normal(0,1,(6,6)); x=g.ravel(); n=x.size
W=np.zeros((n,n))
for i in range(6):
for j in range(6):
for di,dj in [(1,0),(-1,0),(0,1),(0,-1)]:
a,b=i+di,j+dj
if 0<=a<6 and 0<=b<6: W[i*6+j,a*6+b]=1
z=x-x.mean(); I=n/W.sum()*(z@W@z)/(z@z)
perm=[(lambda s:n/W.sum()*(s@W@s)/(s@s))(rng.permutation(z)) for _ in range(499)]
print("Moran's I =",round(I,3)," pseudo p =",round((np.sum(np.array(perm)>=I)+1)/500,3))❓
সেল্ফ-চেক · Self check
🔗
সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts
এই শাখার অন্যান্য অংশ
1. Spatial Autocorrelation Moran's I2. Hot Spot Analysis Getis-Ord3. Point Pattern Analysis4. Kernel Density Estimation5. Spatial Interpolation IDW Kriging6. Geographically Weighted Regression7. Spatial Epidemiology8. PySAL
অন্য শাখার সম্পর্কিত টপিক
🧹 Exploratory Data Analysis🧹 Univariate Bivariate Analysis💬 Sentiment Analysis🗺️ Buffer & Proximity Analysis🛰️ DEM & Terrain Analysis📍 Hot Spot Analysis Getis-Ord