Вопрос или проблема
Я ищу решение для проведения модифицированного t-теста или любую другую возможность, чтобы вычислить значимые или незначимые отношения в пространственных данных (которые могут быть стопкой растров или большим списком (не)регулярных точек с несколькими прикрепленными атрибутами).
Проблема неправильного t-теста, например, описана в Dutilleul, P. 1993a. Модификация t-теста для оценки корреляции между двумя пространственными процессами. Biometrics 49:305-314.
Единственное, что я нашел, это решение в R.
Тест был реализован в программном обеспечении PASSAGE, которое больше недоступно.
С уважением
Вы можете использовать следующее, что является портом реализации из R’s SpatialPack:
https://github.com/sadaszewski/modified-ttest
Ответ или решение
Проблема, связанная с проведением модифицированного t-теста для пространственных данных, действительно актуальна, особенно в контексте анализа корреляции между пространственными процессами, как это было изложено в работе Дютийе (Dutilleul, P. 1993a). В Python пока нет нативной реализации этого теста, однако существуют косвенные решения, которые можно использовать.
Одним из возможных подходов является использование альтернативного кода, доступного в репозитории на GitHub: https://github.com/sadaszewski/modified-ttest. Этот репозиторий содержит портированную реализацию модифицированного t-теста из R пакета SpatialPack, что позволяет применять его для анализа пространственных данных в Python.
Для использования данного решения, вам необходимо иметь базовые навыки работы с Git и Python. Сначала, клонируйте репозиторий на вашу локальную машину с помощью команды git clone. Далее, следуйте инструкциям для установки необходимых зависимостей и используйте предоставленные функции для анализа ваших данных.
Альтернативно, если ваш набор данных представлен в виде растров, вы можете рассмотреть инструменты для управления растрами в Python, такие как GDAL или Rasterio, чтобы предварительно их обработать. Это может потребоваться для подготовки данных к анализу и устранения аппроксимационных ошибок, которые часто возникают при обработке пространственных данных.
Используйте модифицированный t-тест для более точного определения значимости корреляций в ваших данных, принимая во внимание пространственную автокорреляцию, тем самым избегая ошибок, характерных для традиционных статистических тестов.
Если вы впервые сталкиваетесь с такой задачей, может быть полезным изучение основ пространственной статистики и методов визуализации данных с помощью библиотек Python, таких как Matplotlib, Seaborn или Plotly, чтобы лучше понять распределение данных и интерпретировать результаты.
В заключение, модифицированный t-тест является важным инструментом для пространственной аналитики, и его имплементация в Python открывает новые возможности для проведения точных и надежных исследований в области геоинформатики и смежных дисциплин.