この統計情報は、クエリの回答にどのように役立ちますか？
統計パラメータは、次のようにトップダウンのグリッドベースのアプローチで使用できます。最初に、階層アーキテクチャ内のレイヤーが決定され、そこからクエリ応答手順が開始されます。
この層には通常、少数のセルが含まれます。現在のレイヤーのすべてのセルについて、特定のクエリに対するセルの関連性を反映した信頼区間（または推定確率範囲）を計算できます。
高レベルのセルの統計パラメータは、低レベルのセルのパラメータから簡単に計算できます。これらのパラメーターには、次のものが含まれます。属性に依存しないパラメーター、count、および属性に依存するパラメーター、mean、stdev（標準偏差）、min（最小）、max（最大）。セル内の属性値が従う分布のタイプ（通常、均一、指数、またはなし（分布が匿名の場合）を含む）。
STINGには、次のようないくつかの利点があります-
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各セルに保存された統計データは、クエリとは別に、グリッドセル内のデータの要約レコードを定義するため、グリッドベースの計算はクエリに依存しません。
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グリッドアーキテクチャは、並列処理とインクリメンタルリフレッシュをサポートしています。
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技術の効率は大きな利点です。 STINGは、セルの数値パラメーターを計算できるため、データベースを調べます。したがって、クラスターを生成する時間計算量はO（n）です。ここで、nはオブジェクトの総数です。
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階層アーキテクチャを作成した後、クエリ処理時間はO（g）になります。ここで、gは最下位レベルのグリッドセルの総数であり、通常はnよりも小さくなります。
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STINGはクラスター分析に多重解像度法を必要とするため、グリッドアーキテクチャの最下位レベルの粒度に基づくSTINGクラスタリングの品質。粒度が非常に細かい場合、処理の価値は大幅に向上します。ただし、グリッドアーキテクチャの最下位レベルが失礼すぎると、クラスター分析の品質が低下する可能性があります。
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STINGは、親細胞の発達のために、子供とその隣接細胞との間の空間的関係を扱いません。結果として、次のクラスターの形状は等速です。つまり、一部のクラスター境界は水平または垂直であり、対角線の境界は検出されません。これにより、テクニックの処理時間が短いにもかかわらず、クラスターの品質と確実性が低下する可能性があります。
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