空间统计分析中的假设检验
在空间统计分析中，假设检验是不可或缺的一部分。它基于样本数据，判断总体分布是否具有特定特征，类似于管理学中的“古典决策”。
核心概念：
* 原假设 (H₀): 研究者想要推翻的假设。
* 备择假设 (H₁): 与原假设对立的假设，通常是研究者想要证明的。
检验流程：
1. 提出原假设 (H₀) 和备择假设 (H₁)。
2. 选择合适的统计方法。
3. 基于样本数据进行检验。
4. 根据检验结果，决定接受或拒绝原假设。
应用实例：
* 判断某区域的疾病发病率是否具有空间聚集性。
* 分析不同城市房价是否存在空间自相关性。
* 评估环境污染物在空间上的分布特征。
通过假设检验，我们可以深入理解空间数据的特征，并为决策提供科学依据。