エシェロン解析 階層化して視る時空間データ （統計学Ｏｎｅ Ｐｏｉｎｔ）

エシェロン解析の基礎となる考え方やアルゴリズムを解説。さらに、エシェロンの構造を利用した応用例として、圏による地域の分類、リモートセンシングデータの分析、ホットスポットの検出などを紹介する。【「TRC MARC」の商品解説】

　エシェロン解析（Echelon analysis)とは，位置情報を持つ観測データの相対的に高い値と低い値を持つ領域に基づき，同じトポロジー構造を持つ領域全体の表面上の値を集約し，領域を階層的に表現する手法である。エシェロン解析の最大の長所は，次元を問わず隣接情報が与えられた空間データに対して，その構造が客観的に階層化できることだ。データの分布や構造を調べるために，ヒストグラム，箱ひげ図，幹葉図，散布図，散布図行列を使用するのと同様に視覚的に記述することができる。
　さらに，本書で紹介したエシェロン構造を用いた圏，有意に高い値を示す地域（ホットスポット）の検出をはじめ，多次元時空間データへの拡張，多変量時空間データへの拡張など，より高度な時空間データ解析への展開が数多くあるということである。
　本書では，エシェロン解析の基礎となる考え方やアルゴリズム，さらに，エシェロンの構造を利用した応用例として，圏による地域の分類，リモートセンシングデータの分析，ホットスポットの検出，そして，エシェロン解析のためのソフトウェアを取り上げている。【商品解説】