지도에서 오류 마진은 어떻게보고됩니까?


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추정치를보고 할 때는 항상 오차 한계를 포함해야합니다. 표, 텍스트 또는 그래프에 오류 한계를보고하는 일반적인 방법이 있습니다. 그러나지도에 시각화 된 데이터에 대한 오차 한계를 어떻게보고합니까?


주제에 관한 zotero 그룹, 방법 및 일부 예에 대한 학문적 결과물을 모아서
radek

답변:


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내가 접한 렌트 저널 기사는 @Aksel이 또 다른 답변에서 정확히 무엇에 대해 논의하는지 ( Sun and Wong, 2010 ) ( 여기서 무료 온라인으로 제공되지만 링크는 내가 알 수있는 한지도의 그림이 아닙니다). 본질적으로 그들은 작은 다중 접근 방식 (즉, 하나는 추정을 나타내고 다른 하나는 불확실성을 나타내는)과 달리 오버레이 접근법을 선호한다고 제안한다.

이 포럼 에서 언급 한 알파 맵의 값 은 대시 선 오버레이보다 불확실성을 나타내는 다른 방법입니다 (더 직관적이라고 생각합니다).

내가 읽은 다른 관심있는 작품은 (질문에 직접 대답하지는 않지만);

  • 지리적 가중 회귀 결과 매핑 ( Menis, 2006 ) PDF here
  • 모수 추정치의 모든 맵이 오도됩니다 ( Gelman, 1999 ) PDF here
  • 내가 인용 한 원래 기사는 미국 지역 사회 설문 데이터 매핑에 데이터 품질 정보 통합 (Sun and Wong, 2010)입니다.

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나는 추정치를 보여주는 채색과 변동 계수를 나타내는 점 / 해시 오버레이로 choropleth에서 수행되는 것을 보았습니다. 그러나 나는 이것에 대한 표준을 보지 못했습니다.


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Andy whiteness에서 지적했듯이 흐림은 옵션입니다. 다른 옵션은 일종의 프레젠테이션 필터를 사용하는 것입니다. 특정 임계 값보다 확실한 결과 만 표시합니다. 다른 임계 값으로 다른 맵을 제공 할 수 있습니다.

가장 낮은 임계 값은 전체 모집단 (또는 데이터에 따라 매우 간단한 모델)의 표준 편차 일 수 있습니다. 복잡한지도 절차를 불확실성이 높은 상태에서 사용하는 경우 넓은 영역이이 표준 편차보다 높은 불확실성을 가질 수 있습니다. (물론 변수에 따라 달라집니다 : 토양에있는 유기 탄소의 경우, 그 진술이 참인, 예를 들어 임계 값이 전혀 의미가없는 고도 맵의 오류를 시각화하기 위해). 뻔뻔한 자체 판촉 : 그러한 기술을 사용하는 논문은 다음과 같습니다.


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포인트 레벨 데이터의 경우 Jay Fowler의 논문 '포인트 레벨 불확실성에 대한 심리적 의사 소통'( 인용 링크 , 전체 텍스트 , 포스터 ; CartoNews 를 통해 발견 )은 방법에 대한 훌륭한 개요를 제공합니다.

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좀 더 시각적 인 예.

@ako가 제안했듯이, 점 오버레이는 중요성을 나타내는 데 사용될 수 있습니다. Nagy, C. 등의 예. (2014). 헝가리, 2005-2010 년 알코올성 간 질환으로 인한 조기 사망률의 계층 적 시공간적 매핑. European Journal of Public Health , 24 (5), 827–33 ( 링크 , 페이 월) :

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북유럽의 암 아틀라스 에서 의미가 낮은 부분을 흐리게 만드는 반대의 방법이 있습니다 .

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나중에 NORDCAN 아틀라스 맵 이보다 공격적인 음영으로 전환되는 것 같습니다.

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(이 기술에 대한 자세한 내용은 Paywall 뒤에서) Patama T, Pukkala E (2016) '암 위험 매핑을위한 소규모 영역 기반 스무딩 방법' 공간 및 시공간 역학 , http : //dx.doi에서 찾을 수 있습니다. org / 10.1016 / j.sste.2016.05.003 )

내 뻔뻔한 플러그에 대해 사과, 여기 베이지안 공간 모델의 결과를 제시하는 데 관여 간행물 에서지도입니다 . 모델에 의해 추정 된 면적 (포스트 코드) 레벨 승산 비의 불확실성 (제곱의 색조로 표시됨)은 배경 choropleth 맵으로 통합되었습니다.

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이 주제에 대한 많은 좋은 참고 자료는 Kristi Potter의 웹 사이트
radek

CGV : 대규모 : 공동 연구 : 정책 의사 결정을위한 시뮬레이션의 불확실성 모델링, 표시 및 이해 는 주제를 탐색하는 진행중인 프로젝트에 대한 리소스를 거의 제공하지 않는 곳입니다.
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