概述：
測量要素在幾何平均中心周圍的集中或分散程度。
Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis,Volume 2. ESRI Press, 2005.
公式：
其中 xi ,yi和zi為要素 i 的坐标，{x̄, ȳ, z̄} 表示要素的平均中心，n 為要素總數。 權重标準距離擴充如下：
其中 wi 是要素 i 的權重，{xw, yw, zw} 表示權重的平均中心。 說明： 1、輸出： 标準距離工具可建立一個新要素類，其中包含以平均中心點為中心的圓面(如果指定了案例分組字段，則每個案例分别對應一個中心和一個圓)。繪制每個圓面時使用的半徑均等于标準距離值。各圓面的屬性值包括圓平均中心 x 坐标、平均中心 y 坐标和标準距離(圓半徑)。 2、注意事項： 此工具需要使用投影資料來準确測量距離。 如果要素的基礎空間模式是朝向中心處集中而朝向外圍的要素較少(符合瑞利分布)，則一個标準差圓大小會包含聚類中約 63％ 的要素，兩個标準差圓大小會包含聚類中約 98％ 的要素，三個标準差圓大小則可包含兩個次元中約 99％ 的要素。 可以根據可選的權重字段參數計算标準距離(例如，獲得按從業人員衡量的企業标準距離)。權重字段應為數值型字段。 案例分組字段參數用于在分析前對要素進行分組。當指定了案例分組字段時，會首先根據案例分組字段值對輸入要素進行分組。然後計算每個組的标準距離圓。案例分組字段可以為整型、日期型或字元串型，并以屬性形式顯示在輸出标準距離要素類中。對于案例分組字段，具有空值的記錄将從分析中排除。 試驗： 我們以粵港澳大灣區為例，以密密麻麻的交通信号燈點資料為分析資料，資料源來自OSM：
在Spatial Statistics Tools中的度量地理分布-标準距離可以找到：
上述已經講到，一個标準差圓大小會包含聚類中約 63％ 的要素，兩個标準差圓大小會包含聚類中約 98％ 的要素，三個标準差圓大小則可包含兩個次元中約 99％ 的要素。 我們先采用預設的一個标準距離觀察結果：
會發現生成了一個圓，這個圓的屬性表中給出了圓心的X/Y坐标以及标準距離，即圓的半徑，那麼我們就可以根據這個結果進行描述：“在XXX°E，XXX°N，以XXX米為半徑擴充出去的圓可以囊括大灣區約68%的交通燈…” 當然，細心的可以觀察到，标準距離其實并不是以米為機關的，這是我們需要對源資料進行投影，不然的話我們得到的都是以度為機關的，我們投影過後生成的圓與屬性表如下：
此時的XY坐标都變成了平面坐标，标準距離變成了米為機關的長度，那麼很明顯，就是60.8公裡範圍。 當然，源資料中有許多的類别，比如說高速路口處的等、人行道的燈、普通信号燈等等，大家可以類似将之想象成不同類别的研究對象，比如說我想統計某個區域内的所有不同類别的動物，但是我隻有一個點圖層，這個點圖層裡包括了大象、老虎、斑馬等等，那我們在案例分組字段中選擇該類别就可以了：
這樣他會根據每一類别生成标準距離圓以及他們的中心坐标、标準距離：
最後，我們如果選擇兩個标準距離，那麼也就如同之前講的一樣，它會囊括我們資料的98%，但是無論是1、2、3個平均距離，他們的中心點都是一樣的：
那麼此時，我們就可以根據這個結果進行描述：“在XXX°E，XXX°N，以XXX米為半徑擴充出去的圓可以囊括大灣區約98%的交通燈…” 根據ArcGIS中的簡單的标準距離工具，我們就可以對我們收集到的空間資料進行詳細的描述，并且可以直接根據結果進行出圖，這實在是太友善了！
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