dotspatial 重叠分析

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1、核密度估计KernelDensityEstimation(KDE从给定的样本集中求解随机变量的分布密度函数是概率统计的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假设数据分布符合某种行为，如线性、可约线性或指数，然后在目标函数族中寻找特定的解，即确定回归模型中的未知参数。在参数判别分析中，人们需要假设以随机值作为判别依据的数据样本在所有可能的类别中服从特定的分布。
【dotspatial 重叠分析】ARCgis是目前的主流平台。mapinfo也是做了很久的国外厂商， topmap ，超图的产品，超图的产品，慧图的产品，mapgis的产品，中国的产品，目前还在努力。发展时间比国外晚，但最近两年有了很大提高，当然，国外的软件可能因为时间长，在技术上更受欢迎。个人觉得Arcgis太贵了，好像几十万，mapinfo的产品成熟了也不贵，也就两万块钱，在国内用的不多。