多くの強力な機能を備え、GISインターフェイスをサポートする空間統計ソフトウェアを探しています。

誰かアドバイスをいただけますか？

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簡単に言うと、QGISから始めます。

地理空間統計用のフリーおよびオープンソースのツールがいくつかあります。

QGIS（量子GIS）

Quantum GISには、次のようないくつかの空間統計プラグインがあります。

• fTools：ベクターデータの分析と管理のためのツール
• ゾーン統計：拡張ゾーン統計およびレポート生成
• マネージャー：R統計プログラミング言語へのインタフェース
• 景観生態統計：土地被覆分析のためのいくつかの分析機能が含まれています
• ライブ統計：リアルタイムのフィードバックを提供する小さなツールバーにベクターデータに関する簡単な統計を表示します。
• 統計：フィールドの統計を計算して表示します

LinfinityはQGIS Spatial Stasticsをカバーする簡単なチュートリアルを提供しています。

Anita GraserはQGIS Group Statisticsプラグインに関するチュートリアルを作成しました。

GGIS Processing（モデルビルダー）

QGIS 2.0処理は、SAGAやGRASSなど、いくつかの著名なプロジェクトと統合するグラフィカルモデリング環境であり、その中にはさまざまな統計アルゴリズムが含まれています。

自動化された地球科学分析システム

SAGAには、ジオプロセシングおよび統計分析用の400を超えるモジュールがあります。

草

GRASSには、いくつかのゾーン統計関数が含まれています。

R言語

R言語には、いくつかの空間拡張があります。

スパットスタット

RのSpatstatモジュールは、多数の空間統計関数を提供します。

Rスタジオ

R StudioはR言語用の非常に優れたIDEであり、R空間ライブラリを簡単に見つけてインストールするのに役立ちます。

GeoDaは、動的な視覚化、探索的な空間データ分析、空間統計のために設計された無料のクロスプラットフォームソフトウェアです。これはほぼ15年前から存在します（ArcView 3.x拡張として始まり、ESRIが古いAVアーキテクチャを放棄した後、ArcViewから独立するように再コーディングされました）。これは、GIS教育者および研究者の輝かしいグループに関連しています。

GRASSとRの統合も参照してください。

http://grass.osgeo.org/wiki/R_statistics

たとえば、箱ひげ図：

...または決定木（rpartの例）：

ArcGISには、統計情報用のSpatial Statistics Toolboxがあります。空間分布、パターン、プロセス、および関係を分析します。

空間統計を使用すると、次のことができます。

Summarize the key characteristics of a distribution. 
Identify statistically significant spatial clusters (hot spots/cold spots) 
and spatial outliers. 
Assess overall patterns of clustering or dispersion. 
Model spatial relationships.

ここで情報を取得できます。

今も用意され、新しいソフトウェアは、insensaのGISでwww.insensa.org、「GISデータの統計計算や表示用のフリーでオープンソースソフトウェア。」また、例えば相関を計算したり、散布図を表示したりすることもできます...使用したい機能が利用できない場合、独自のプラグインを作成することもできます。

Spatial Data Mining and Visual Analytics Labには、特に興味深いパッケージがほとんどありません。

• EntroMap：空間的に変化する多変量関係の検出
• VIS-STAMP：時空間および多変量パターンの可視化システム
• SOMVIS：多変量マッピングと可視化

S4研究グループには、特に有用なツールがほとんどありません。

• GéoGrapheur：探索的データ分析モジュール
• 地図比較キット
• ダーシー2.0

CrimeStatも一見の価値があります。犯罪分析に焦点を当てていますが、機能は他の目的に適合させることができます。

SANETは、ネットワークに基づいた分析のためのArcGISツールセットです。

GeoSOMは、空間的自己組織化マップを作成するためのパッケージです。

マッピング機能はありませんが、SaTScanは空間および時空間クラスターの調査に不可欠なツールです。Auton Labの高速空間スキャンは、より大きなデータセットに対応できます。