遗忘的“数学”

数学的博大精深，我们不言而喻，从小就喜欢数学，也不知道哪来的这种嗜好，现在想起来惭愧，因为对数学有一丝丝的牵挂，但是看了一个本书，好像是戴维的，当时介绍了很多和GIS有关的空间统计，还是基于ArcView的，什么moran，邻接矩阵什么的都是用avenue脚本写的，很是喜欢，那本书现在还被我收藏，因为工作原因，现在已经好长时间没看了，但是没关系，那些功能ArcGIS 也都提供了，而且更多更全，每天面对ArcGIS，对那些功能自然是很清楚的。

其实那些空间统计，除了背后的算法之外，软件给我们计算的一般是p值和Z值，这些都和统计学相关，在统计学中进行检验的时候，会有一个显著性水平，也就是犯错误的最大值，一般用a表示，而1-a一般表示置信水平，如果在检验的时候给出的检验值落在置信区间中，那么就是接受原来的假设，也就是不显著（即检验值和计算的指标，偏差不显著），否则就拒绝，也就是显著，这个可以看下图（我也截图有概率计算的公式，具体的可以看相关书籍）：

 对于a所在的位置，会有一个值称之为分位，在标准正态分布图中，有上分位和下分为之分，如下图为上分位（因为我是自己找的图，可能符号有所不同，但是可以说明问题）：

 

软件一般会给出p值，这是一个概率，而是从两边开始算起，如果p值大于a，那么这个值就落在接受区域，否则拒绝，在给出p的同时，也会给主z值，z值是一个数值，就类似上面计算的临界值a所在的临界值：

这幅图也清楚的告诉给出了p和z的关系，p越小，Z绝对值越大，反之越小。