热图

解释

您最多可以从列表中选择两种类型的数据，并使单个值的数据矩阵表示为色差。您可以在可视化图中比较和显示两种类型的世界网格统计信息。如果要使用，请从选项卡列表中选择“热图”。

下图以2015年0-14岁女性人口和2010年人口为例您可以直观地比较同一选定区域中的两种类型的世界网格统计信息。

条形图

解释

从列表中选择一条网格数据，它将绘制对应于可用世界网格统计信息的所有数据数量或数量的条形图。通过使用条形图函数，您可以了解要素趋势及其在所选区域中的值。如果要使用此功能，请在使用热图、散点图或地图识别特征后从选项卡中选择条形图。

在下图中，以 2015 年 0-14 岁的女性人口和 2010 年的人口为例。您可以直观地比较同一选定区域中的两种类型的世界网格统计信息。

散射

解释

通过从数据列表中选择两种类型的网格统计信息来使用此函数。数据可以以点为单位绘制并以散点显示，垂直轴和水平轴最多对应于两个不同的数量、大小等。通过单击每个轴上的浅蓝色方块来应用轴值的对数转换。此外，如果单击散点图点，则可以提取世界网格正方形。提取的网格在地图上显示为蓝色图钉。它还显示为所选世界网格正方形处条形图中的所有特征值。这三条线说明了线性回归分析的结果。两条黑色直线是 OLS 回归分析，它通过 x 轴解释 y 轴。回归分析的参数估计值显示在散点图下方。通过 t 检验显示回归系数的统计显著性水平。红线是 RMA 回归分析。回归系数也显示在散点图的底部。如果要使用它，请从选项卡中选择分散。此函数还可用于检测与其他散点图不符的异常值，以查找有趣的内容。

例如，在下图中，选择了2015年0-14岁的女性人口（人口普查）和2010年的cencus人口。可以直观地确认两种类型所选数据的每个世界网格方块的趋势。

correlation

解释

通过从数据列表中选择一个世界网格统计量或基准面来使用此函数。所选世界网格统计或数据与其他数据之间的值的相关系数被计算并显示为条形图。相关系数的值介于 -1 和 1 之间。它表示相关系数越接近 1 a 正值，两个值往往越相似。它表示相关系数越接近-1的负值，两个值往往越相反。如果相关系数为 0，则两个值不相关且没有关系。

在下图中，作为示例，它表示 2012 年夜间光强度与其他光强度之间的相关系数。由于条形图中存在负相关关系，因此夜间光照强度较强的地方往往位于较低的高程水平。

map

解释

通过从数据列表中选择一个世界网格统计量或基准面来使用此函数。您可以将可视化图形显示，该图形将各个值的数据矩阵表示为地图上的颜色。在下图中，作为示例，您可以选择 2010 年人口（cencus 种群）以在地图上显示其世界网格统计信息的值。通过选择网格正方形，详细值将显示在弹出窗口中。