SpaceStat

O SpaceStat fornece um amplo conjunto de ferramentas espaço-temporais e estatísticos, incluindo a análise exploratória de dados espaciais; análises espaciais econométricas e a criação de configurações de pesos espaciais e modelos de variogramas. Use o SpaceStat por si só ou juntamente com o ArcGIS da ESRI para ampliar substancialmente as suas capacidades de análise de GIS.

Neste software o tempo é uma dimensão de dados ao invés de um atributo ligado a cada objeto no conjunto de dados. Assim, quase todos os pontos de vista dos dados podem ser animados, a partir de mapas de histogramas para tabelas. Porém, o SpaceStat faz mais do que animar seus dados, ele permite que você faça inferências estatísticas sobre padrões nos dados também. O software permite visualizar, interagir e analisar estatisticamente os dados de espaço-tempo para que você possa tomar decisões informadas.

Até o SpaceStat, não havia nenhum pacote de software abrangente que cobrisse uma gama razoável de técnicas de estatística espacial, geoestatística e econometria espacial. O tempo é uma parte integrante do SpaceStat. Todos os pontos de vista dos dados podem ser animados, a partir de mapas de histogramas para dispersar esquemas, e todas as análises são realizadas através do tempo. Todos os pontos de vista de dados, incluindo animações e resultados estatísticos que podem ser interligados para permitir a descoberta de dados e revelar novos insights.

Mesmo com suas diversas funcionalidades, o software também permite ir da exploração de dados espaço-temporal à construção de modelo, como melhor conjunto. Todas estas ferramentas podem ser aplicadas a conjuntos de dados que englobam várias vezes, o que permite avaliar rapidamente como o modelo se ajusta e outros parâmetros mudam com o tempo.

No SpaceStat, você também pode realizar a regressão geograficamente ponderada (local, ao invés de análises de regressão global); assim como a regressão espacial, seus modelos GWR pode ter uma forma linear, Poisson, ou logística.

Ao usá-lo você pode não apenas construir ambos os modelos espaciais, você pode executar modelos desenvolvidos usando um método (ou seja, a partir de um modelo linear) em outra forma e usar a riqueza de ferramentas de exploração de dados para explorar como essa mudança de ferramentas influencia os resultados de sua análise sobre todos os períodos de tempo em seus conjuntos de dados.