本來今天想要講講軟體操作的，後來發現好像還有好幾個重要的指標沒有說，乾脆等所有說完在講操作吧。否則操作出來的結果會發現大量的「不明覺厲」。
首先是空間統計裡面非常神奇的兩個值：p值和
z值。
要說這兩個值之前。還是要複習一下統計學的概念。畢竟空間統計的理論基礎還是建立在經典統計學上面的。
首先，統計學裡面。有乙個叫做「零如果」的概念很厲害，一定要說說。
零如果（
null hypothesis），
有時候又
稱原如果，
官方的解釋是：
指進行統計檢驗時預先建立的如果。
也就是說，你在檢驗你的結果之前。先對這些結果如果乙個數值區間，這個區間通常是符合某種概率分布的情況。如果你的真實結果偏離了你設定的區間。就表示發生了小概率事件。這樣你原來的如果就不成立了。
例如以下圖所看到的：
如果你的計算結果落在-2
到2之間，就表示你的如果是能夠接受得。可是不在這個範圍內，就說明訊息小概率事件了。既然有小概率事件，就說明兩種可能：
1，你的如果有錯誤。
2，出現了異常值。
這個奇妙的零如果有啥用呢？看以下這個樣例：
我們來拋一枚硬幣，（我發現統計學，特別是經典統計學最喜歡拋硬幣了）。在丟之前，我們就已經設定了不管正反兩面的概率都在
50%左右。（實際上更接近
48%——
52%這個區間）那麼假設我們丟出來的結果，出現了正面概率高達
80%，而反面才出現了
20%。那就是說。超出了我預設的範圍，發生了小概率現象，那麼這樣的小概率現象就非常值得研究了，蝦神個人覺得，假設出現了這樣的情況，最大可能是這個硬幣被做了手腳。
當然，還有可能是出現硬幣豎立了起來這樣的極小概率的事情……這樣的就得歸類到異常值裡面去了。
（關於拋硬幣的第二種思維方式，還能夠看這篇文章：拋硬幣的兩種思維方式：
在經典統計裡面，零如果覺得你統計計算的資料是符合某種概率的，那麼在空間統計裡面。零如果表示什麼呢？
看以下這個樣例：
假設說，a市在
7月份發生了
200起案件，理論上，不設定條件的話，這
200起案件應該是平均的分布在
a市的每乙個區域的，可是實際上這是不可能的，我們會發現某些地區，案發率遠遠高於其它地區。
那麼上面那個命題，最開始我們說明的，
200起案件。平均分布在全市各個地方。就是所謂的「零如果」，在空間統計中，零如果指的就是空間位置在一定區域裡面呈現全然隨機（均勻）分布（在自然現象裡面，均勻分布是極小概率才會出現的，基本上都能夠忽略了。所以一般談的就是全然隨機）。
依照這種如果，我們就能夠對整個城市的案件案發地點進行統計分析了，如果計算出來的結果，符合我們如果，那麼就僅僅能說，這
200起案件。發生的地點是隨機的，沒有聚集規律或者離散的規律。
在空間資料的分析中。有乙個非常重要內容，就是知道資料分布是否有規律。
拿到乙份資料的時候。第一時間，要了解的，就是這份資料是不是有規律。由於有規律的資料才幹進行更好的分析。而假設你拿到的這份資料是乙份隨機分布的資料，那麼一般來說，就沒有啥分析研究的可能了。由於純隨機（全然隨機）是無法預測也無法找到模式的，就畫素數（素數在數軸上出現的位置就是全然隨機的，無法找到不論什麼規律和模式）。
所謂的純隨機。也有三種可能。一種是你的如果是純隨機的。二是你要計算的資料本身是純隨機的。第三就是你要計算的資料與其周邊資料的關係是純隨機。
那麼怎樣對隨機如果進行推斷呢？也就是說。你的結果是接受零如果還是拒絕零如果。這樣的就能夠通過p、
z兩種值的結果來幫助我們進行推斷。
（未完待續）
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