Использование площадной интерполяции для выполнения интерполяций. по принципу полигонкполигону вот поэтому, спрашиваю что в ыпредпринимаете!?
стоит понять, в этом
Сообщений 1 страница 4 из 4
Поделиться22021-07-07 20:51:19
Введение.
Поделиться32021-07-31 11:37:19
В этом упражнении демонстрируется, как использовать площадную интерполяцию для использования данных, собранных в одном наборе полигонов (исходные полигоны) и прогнозирования значений данных для нового набора полигонов (целевые полигоны). Данные в этом упражнении отображают уровни ожирения среди пятиклассников г. Лос-Анджелеса (в целях конфиденциальности исходные данные были изменены). В каждом школьном округе был измерен каждый пятиклассник, после чего было зарегистрировано количество учащихся, страдающих и не страдающих от ожирения (обратите внимание, что данные недоступны для 14 школьных округов). Целью этого упражнения является использование данных о степени ожирения на уровне школьного округа и прогнозирования уровней ожирения для участков переписи в школьных округах. Кроме того, необходимо будет интерполировать степени ожирения в 14 школьных округах, данные по которым отсутствуют.
Поделиться42022-01-14 20:47:04
На приведенном ниже графике показаны школьные округа Лос-Анджелеса, отмеченные по степени ожирения пятиклассников. Округи с низкой степенью ожирения пятиклассников отмечены синим цветом (уровень ниже 22,5%), а округи с высокой степенью ожирения (более 44,7%) — красным; в середине находятся округи, отмеченные зеленым, желтым и оранжевым цветом. Черные полигоны — это зоны с отсутствующими данными. Справа располагаются участки переписи в Лос-Анджелесе, для которых следует прогнозировать степень ожирения пятиклассников.