Home › Roadmap › Spatial Statistics › Part 2

Hot Spot Analysis Getis-Ord

📘 উচ্চ/নিম্ন মানের গুচ্ছ শনাক্ত।

🌐 Find clusters of high/low values.

📍 স্পেশিয়াল পরিসংখ্যান🎚 Beginner📍 Part 2 / 8🧩 3 সাব-টপিক
📍
1

ধারণা · Concept

কী এবং কেন
📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
উচ্চ/নিম্ন মানের গুচ্ছ শনাক্ত।
🌐 English:
Find clusters of high/low values.

🗂 কোথায় পড়ে

৫. জিওএআই → স্পেশিয়াল পরিসংখ্যান → Hot Spot Analysis Getis-Ord

🎯 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?

কোথায় উচ্চ বা নিম্ন মানের গুচ্ছ—হস্তক্ষেপের লক্ষ্য এলাকা নির্ধারণ।

  1. ধাপ 1
    Local Moran (LISA): প্রতিটি এলাকার জন্য High-High, Low-Low, High-Low, Low-High
  2. ধাপ 2
    Getis-Ord Gi*: প্রতিবেশীসহ মান গড়ের চেয়ে তাৎপর্যপূর্ণভাবে বেশি = হট স্পট
  3. ধাপ 3
    একাধিক পরীক্ষার জন্য FDR সংশোধন
  4. ধাপ 4
    মানচিত্রে ৯০/৯৫/৯৯% আস্থায় হট ও কোল্ড স্পট দেখান

🧪 বাস্তব উদাহরণ

ডেঙ্গু হট স্পট: ঢাকার কিছু ওয়ার্ডে ধারাবাহিক Gi* উচ্চ—লক্ষ্যভিত্তিক মশা নিয়ন্ত্রণ।

⚠️ সাধারণ ভুল

শুধু উচ্চ মানের এলাকাকে হট স্পট বলা—প্রতিবেশীও বিবেচনা করতে হয়।

🔑 মূল শব্দ (Key terms)

hot spotGetis-Ord Gi*LISAclusterFDR

3

সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics

টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক
2.1 Getis-Ord Gi*
2.2 হট স্পট ও কোল্ড স্পট
2.3 LISA ক্লাস্টার মানচিত্র
🎬

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+Enter
import 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

← আগের টপিকSpatial Autocorrelation Moran's Iপরের টপিক →Point Pattern Analysis
🎬 Video