[공간통계] 점패턴 분석 (spatial point pattern analysis)

점패턴 분석(Spatial Point Pattern Analysis)은 공간상에서 점이 어떻게 분포되어 있는지를 연구하는 통계적 방법이다. 이 분석은 생태학, 지리학, 공중 보건, 도시 계획 등 다양한 분야에서 응용된다. 예를 들어, 동식물의 서식지 분포, 병의 발병 패턴, 범죄 발생 위치 등을 분석할 수 있다.

기본적인 점패턴 분석은 점들이 '균일하게(uniform)', '군집화(clustering)', 또는 '규칙적(regular)'하게 분포되어 있는지를 평가합니다. 이를 위해 다양한 통계적 지표와 테스트가 사용되며, 'K-함수', 'G-함수', '최근접 이웃 분석(Nearest Neighbor Analysis)' 등이 포함된다.

"균일한 분포"는 점들이 공간에 고르게 분포되어 있는 경우를 의미하며, "군집화된 분포"는 점들이 특정 지역에 집중되어 있는 경우를, "규칙적 분포"는 점들이 일정한 간격으로 떨어져 있는 경우를 의미한다.

점패턴 분석은 종종 지리정보시스템(GIS)과 결합되어, 실제 공간 데이터에 적용되곤 한다. 이러한 분석을 통해, 특정 현상의 공간적 분포와 그 원인을 이해하거나, 더 효율적인 자원 배치와 계획을 수립할 수 있다.

널리 사용되는 점패턴 분석의 한계 중 하나는 모든 점들이 독립적이라고 가정하는 것이 일반적이라는 점이다. 실제로는 점들 사이에 상호작용이 있을 수 있으며, 이를 고려하지 않으면 잘못된 추론을 할 가능성이 있다.