如何在地图上报告误差幅度？

在报告估算值时，应始终包括误差范围。有报告表，文本或图形中的误差范围的常规方法。但是，如何报告在地图上可视化的数据的误差范围？

我遇到的一篇腾讯期刊文章讨论了@Aksel在另一个答案中的确切含义（Sun和Wong，2010年）（可在此处免费在线获取，但据我所知，该链接没有地图的图片）。从本质上讲，他们建议使用叠加法，而不是小的倍数法（即制作两张地图，一张显示估计，另一张显示不确定性）。

如本论坛所提到的，按alpha值映射值是 表示不确定性的另一种方法，而不是虚线的重叠（我觉得更直观）。

我读过的其他有趣的作品（尽管它们没有直接回答问题）是；

• 映射地理加权回归的结果（Mennis，2006年），PDF这里
• 参数估计的所有地图是误导（格尔曼，1999年）在这里PDF
• 我引用的原始文章是“ 在映射美国社区调查数据中纳入数据质量信息”（Sun和Wong，2010年）

我看到它是在一个圆弧上完成的，着色显示了估计值，虚线/阴影叠加层代表了变化系数。但是我还没有看到一个标准。

正如安迪指出的那样，白度模糊是一种选择。另一种选择是使用某种表示形式的过滤器：您只显示那些比特定阈值更确定的结果。您可以提供具有不同阈值的不同地图。

最低阈值可以是整个总体的标准偏差（或某些非常简单的模型，具体取决于您的数据）。如果使用不确定性较高的复杂地图程序，则大面积的不确定性可能会高于此标准偏差。（当然，这取决于您的变量：对于土壤中的有机碳来说，该陈述是正确的，例如在海拔图上显示阈值根本没有意义的错误）。一些无耻的自我提升：使用这种技术的论文是：

对于点级别数据，Jay Fowler的论文“点级别不确定性的制图交流”（链接到引文，全文，海报；通过CartoNews找到）提供了出色的方法概述：

一些更直观的示例。

正如@ako所建议的，虚线覆盖可以用来表示重要性。Nagy，C。等人的实例。（2014）。2005-2010年匈牙利因酒精性肝病导致的过早死亡的分层时空分布图。欧洲公共卫生杂志，24（5），827-33（链接，付费专区）：

在北欧的《癌症地图集》中可以找到一种与之相反的方法，它模糊了重要性较低的区域：

后来的NORDCAN地图集地图似乎切换为更具侵略性的阴影：

（有关此技术的更多详细信息，请参见（付费专栏后面）：Patama T，Pukkala E（2016）'基于小区域的癌症风险映射平滑方法' ，时空流行病学，http：//dx.doi。 org / 10.1016 / j.sste.2016.05.003）

为我的无耻插件道歉，这是我参与展示贝叶斯空间模型结果的出版物地图。由模型估计的区域（邮政编码）级别比值比的不确定性（由正方形的色相表示）被合并为背景Choroppleth图。