## Localizar Valor Alto de Incidência

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A ferramenta Localizar Valor Alto de Incidência determinará se existe qualquer agrupamento estatisticamente significativo no modelo espacial dos seus dados.

- Seus pontos estão (incidentes de crimes, árvores, acidentes de tráfego) realmente agrupados? Como você pode estar certo?
- Você realmente descobriu um valor alto de incidência estatisticamente significativo (para gastos, mortalidade infantil, pontuações de teste constantemente altas) ou seu mapa contará uma história diferente se você alterou o modo que foi simbolizado?

A ferramenta Localizar Valor Alto de Incidência o ajudará a responder estas perguntas com confiança.

Até os modelos espaciais aleatórios exibem um grau de agrupamento. Além disso, nossos olhos e cérebro naturalmente tentam encontrar modelos mesmo quando não existe nenhum. Consequentemente, pode ser difícil saber se os modelos em seus dados são o resultado dos processos espaciais reais no trabalho ou apenas o resultado da alteração aleatória. Isto é devido ao fato dos pesquisadores e analistas utilizarem métodos de estatística como Localizar Valor Alto de Incidência (Getis-Ord Gi*) para quantificar modelos espaciais. Quando você localiza um agrupamento estatisticamente significativo em seus dados, você tem informações valiosas. Saber onde e quando ocorre um agrupamento pode fornecer pistas importantes sobre os processos promovendo os modelos que você está vendo. Saber que roubos residenciais, por exemplo, são constantemente mais altos em determinados bairros é uma informação vital se você precisar projetar estratégias de prevenção efetivas, alocar recursos de polícia limitados, iniciar programas de cuidados da vizinhança, autorizar investigações criminais detalhadas ou identificar potenciais suspeitos.

## Escolha a camada para a qual os valores altos de incidência serão calculados

O ponto ou camada de área da qual os pontos altos e baixos de incidência serão localizados.

## Localizar agrupamentos de valores altos e baixos

Esta análise responde a pergunta: Onde há agrupamento espaciais de valores altos e baixos?

Se os seus dados forem de pontos e você escolher Contagens de Ponto, esta ferramenta avaliará a disposição espacial das feições de ponto para responder a pergunta: Onde os pontos são inesperadamente agrupados ou separados?

Se você escolher um campo, esta ferramenta avaliará a disposição espacial dos valores associados com cada feição para responder a pergunta: Onde estão os agrupamentos de valores altos e baixos?

## Contagem de ponto dentro

O padrão é contar pontos dentro de uma grade de fishnet criada pela ferramenta baseada em seus dados de pontos. Alternativamente, você pode optar por fornecer uma camada de área (normalmente estes refletiriam o administrativo reportando distritos como áreas de censo, limites municipais, ou municípios) para responder a pergunta: Fornecido o número de pontos contados dentro de cada feição de área, há locais com agrupamento espacial estatisticamente significativo de contagens de ponto altas ou baixas?

## Definir onde os pontos são possíveis

Desenhe ou forneça uma camada definindo onde os incidentes são possíveis para responder a pergunta: Dentro das áreas, há algum local com concentrações de ponto inesperadamente altas ou baixas?

As feições de área que você desenha ou as feições na camada de área que você especifica devem definir onde possivelmente podem ocorrer os pontos. Para desenhar estas áreas, clique no botão Desenhar e então clique em um local no mapa para criar um formato da área. Para desenhar áreas adicionais, clique no botão Desenhar novamente e clique em um local no mapa e continue.

## Divido por

Às vezes você pode desejar analisar padrões que levam em conta distribuições subjacentes. Por exemplo, se os seus pontos representarem crimes, dividir pelo total da população resultará em uma análise de crimes per capita, ao invés de contagens de crimes brutas. A escolha de um atributo para dividir é frequentemente denominada de normalização.

A escolha de Esri Population irá enriquecer cada feição de área com valores de população que então serão utilizados como o atributo para dividir. Esta opção utilizará créditos.

## Opções de Substituir

A ferramenta localizará configurações favoráveis para Tamanho de Célula e Faixa de Distância padroniza baseado nas características de seus dados. Entretanto, se você tiver um Tamanho de Célula ou Faixa de Distância particular que faz sentido para sua análise, as Opções de Substituição pode ser utilizadas para configurar estes valores.

As Opções de Substituição também são úteis ao executar análise no conjunto de dados diferente, permitindo a você manter Faixa de Distância e Tamanho de Célula consistentes através de conjuntos de dados múltiplos. Você pode então comparar os resultados apropriadamente, por exemplo, taxas de diabete e obesidade ou até taxas de crime de dois anos diferentes.

## Tamanho da Célula

O tamanho das células da grade utilizadas para contagem de pontos internos.

Ao utilizar uma grade de hexágono para contagem de pontos internos, esta distância é utilizada como a altura dos hexágonos.

## Faixa de Distância

Cada feição é analisada dentro do contexto destas feições vizinhas localizadas dentro da distância que você especifica. A ferramenta irá calcular uma distância padrão para você ou você pode utilizar esta opção para configurar uma distância particular que faz sentido para sua análise.

Por exemplo, se você estiver estudando padrões de comutação e você sabe que a jornada média de trabalho é de 15 milhas, por exemplo, você pode desejar utilizar uma faixa de distância de 15 milhas para sua análise.

## Nome da camada resultante

Forneça um nome para a camada que será criada em Meu Conteúdo e adicionada no mapa. Esta camada resultante mostrará a você agrupamentos estatisticamente significativos de valores altos e baixos ou contagens de ponto. Se o nome da camada resultante já existir, você será avisado para renomeá-lo.

Ao utilizar a caixa suspensa Salvar resultado em, é possível especificar o nome de uma pasta em Meu Conteúdo onde o resultado será salvo.