Keyakinan bukan konsep yang berlaku, meskipun secara dangkal serupa. Pertanyaannya terdengar seperti Anda ingin mengidentifikasi wilayah terkecil yang memiliki probabilitas total setidaknya 95%. Wilayah ini dapat diperoleh (setidaknya secara konseptual) dengan menyortir semua probabilitas dan mengumpulkannya dari tertinggi ke terendah hingga jumlah parsial pertama sama dengan atau melebihi 95%, kemudian memilih sel yang sesuai dengan nilai yang telah diakumulasikan. Ini mengarah ke solusi langsung, seperti yang dicontohkan oleh contoh R (open source) ini:
library(raster)
set.seed(17) # Seed a reproducible random sequence
nr <- 30 # Number of rows
nc <- 50 # Number of columns
#
# Create a zone raster for normalizing the probabilities.
#
zone <- raster(ncol=nc, nrow=nr)
zone[] <- 0
#
# Create a probability raster (for illustrating the algorithm later).
#
p <- raster(ncol=nc, nrow=nr)
p[] <- (1:(nc*nr) - 1/2) / (nc*nr) + rnorm(nc*nr, sd=0.5)
p <- abs(focal(p, ngb=5, run=mean))
z <- zonal(p, zone, stat='sum')
p <- p / z[[2]] # This normalizes p to sum to unity as required
#------------------------------------------------------------------------------#
#
# The algorithm begins here.
#
pvec <- sort(getValues(p), decreasing=TRUE) # The probabilities, sorted
d <- cumsum(pvec) # Cumulative probabilities
dpos <- d[d <= 0.95] # Position to stop
region <- p # Initialize the output
region[p < pvec[length(dpos)]] <- NA # Exclude the last 5% of the probability
plot(region) # Display the result
Berikut adalah gambar yang dihasilkan dari daerah probabilitas 95% dengan probabilitas asli yang ditunjukkan dalam warna: jumlah mereka menjadi lebih dari 95%, dengan konstruksi, dan menghilangkan bahkan nilai terkecil akan mengurangi jumlah menjadi kurang dari 95%. Area putih di atas termasuk 5% sisanya dari probabilitas di luar wilayah ini. Kontur yang diinginkan adalah batas antara sel putih dan sel berwarna.
Metode yang sama akan bekerja pada kisi KDE.
Tidak ada solusi ArcGIS langsung untuk masalah ini.