空間數據分析理論與實踐 [Spatial Data Analysis Theory And Practice] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　《空間數據分析理論與實踐》對空間數據分析領域進行瞭廣泛的論述。《空間數據分析理論與實踐》綜述瞭空間數據分析和位置(地點、背景和空間)在科學以及決策相關研究方麵的重要性。涵蓋瞭人們所關注的最新的探索性空間數據分析和空間建模方法，以及如何錶達在地理空間中的屬性的基本問題。引領讀者進入支撐空間數據分析的關鍵領域，為讀者瞭解和領會這個領域的諸多關鍵問題提供瞭一個平颱。此書部分內容適閤大學本科生和碩士研究生，還包含瞭讓從事空間分析領域研究的地理、社會、經濟、環境和統計等學科的科學工作者感興趣的、具有足夠挑戰性的內容。

內頁插圖

目錄

前言
緻謝
版權說明
引言
0.1 關於本書
0.2 什麼是空間數據分析？
0.3 本書的寫作動機
0.4 本書的組織結構
0.5 空間數據矩陣

第一部分 空間數據分析的背景
第1章 空間數據分析：科學和決策背景
1.1 科學領域的空間數據分析
1.1.1 科學解釋領域中地點、背景和空間的一般性問題
1.1.2 空間過程
1.2 科學解釋特定領域中的地點和空間
1.2.1 空間分支科學的定義
1.2.2 舉例：選擇的研究領域
1.2.3 問題求解中的空間數據分析
1.3 決策領域的空間數據分析
1.4 空間數據分析中産生的問題舉例
1.4.1 描述和地圖解釋
1.4.2 信息冗餘
1.4.3 建模
1.5 小結

第2章 空間數據的性質
2.1 空間數據矩陣：概念化和錶達問題
2.1.1 地理空間：對象、空間域和地理幾何錶達
2.1.2 地理空間：屬性值的空間相關性
2.1.3 變量
2.1.4 樣本還是樣本總體？
2.2 空間數據矩陣：它的形式
2.3 空間數據矩陣：它的質量
2.3.1 模型質量
2.3.2 數據質量
2.4 空間相關性的量化
2.5 小結

第二部分 空間數據：數據獲取及質量問題
第3章 通過采樣獲取空間數據
3.1 空間數據源
3.2 空間采樣
3.2.1 空間采樣的目的和方法
3.2.2 基於模型和設計的空間采樣方法
3.2.3 采樣方案
3.2.4 選擇采樣方法的問題
3.3 模擬製圖

第4章 數據質量：對空間數據分析的影響
4.1 數據和空間數據分析中的誤差
4.1.1 測量誤差模型
4.1.2 粗差
4.1.3 誤差傳播
4.2 數據分辨率與空間數據分析
4.2.1 變量的精度和顯著性檢驗
4.2.2 支持改變問題
4.2.3 使用聚閤數據分析關係
4.3 數據一緻性和空間數據分析
4.4 數據完整性與空間數據分析
4.4.1 缺失數據問題
4.4.2 空間插值和空間預測
4.4.3 邊界、權重矩陣和數據完整性
4.5 小結

第三部分 探索性空間數據分析
第5章 探索性空間數據分析：概念模型
5.1 探索性數據分析和探索性空間數據分析
5.2 空間變化的概念模型

第6章 探索性空間數據分析：可視化方法
6.1 數據可視化和探索性數據分析
6.1.1 數據可視化：方法和任務
6.1.2 數據可視化：通過計算機的發展
6.1.3 數據可視化：選擇的技術
6.2 空間數據可視化
6.2.1 聚閤數據的數據準備問題：變量值
6.2.2 聚閤數據的數據準備問題：空間框架
6.2.3 空間可視化的特殊問題
6.3 數據可視化和探索性空間數據分析
6.3.1 空間數據可視化：為單變量數據選擇的技術
6.3.2 空間數據可視化：為雙變量或多變量選擇的技術
6.3.3 謝菲爾德地區乳腺癌篩查數據的攝取
6.4 小結

第7章 探索性空間數據分析：數值方法
7.1 平滑方法
7.1.1 圖形繪圖的約束平滑
7.1.2 空間相關性的約束描述
7.1.3 地圖平滑
7.2 全局地圖特性的探索性識彆：整體聚類
7.2.1 區域數據的聚類
7.2.2 標記點模式的聚類
7.3 局部地圖特性的探索性識彆
7.3.1 聚類探測
7.3.2 焦點檢驗
7.4 地圖比較

第四部分 假設檢驗和空間自相關
第8章 存在空間相關性的假設檢驗
8.1 空間自相關和空間數據集均值檢驗
8.2 空間自相關和二元關聯檢驗
8.2.1 皮爾森積矩相關係數
8.2.2 列聯錶的卡方檢驗

第五部分 空間數據建模
第9章 空間數據統計分析模型
9.1 描述性模型
9.1.1 大尺度空間變化模型
9.1.2 小尺度空間變化模型
9.1.3 空間變化的多尺度數據模型
9.1.4 層次貝葉斯模型
9.2 解釋性模型
9.2.1 連續取值響應變量模型：正態迴歸模型
9.2.2 離散取值區域數據模型：廣義綫性模型
9.2.3 層次模型

第10章 空間變化統計建模：描述性建模
10.1 錶達空間變化的模型
10.1.1 連續取值變量模型
10.1.2 離散取值變量模型
10.2 空間變化建模中若乾一般性問題
10.3 層次貝葉斯模型

第11章 空間變化統計模型：解釋性建模
11.1 空間數據建模的方法
11.1.1 經典方法
11.1.2 計量經濟學方法
11.1.3 數據驅動方法
11.2 空間數據綫性建模的一些應用
11.2.1 地區收入收斂檢驗
11.2.2 二元響應模型
11.2.3 多級模型建模
11.2.4 謝菲爾德入室盜竊的貝葉斯建模
11.2.5 被開除學生的貝葉斯建模
11.3 小結

附錄Ⅰ 軟件
附錄Ⅱ 劍橋郡肺癌數據
附錄Ⅲ 謝菲爾德盜竊數據
附錄Ⅳ 謝菲爾德被開除的學生數據
參考文獻

精彩書摘

　　資源的戰略和戰術部署之間的差彆對方法論具有重要性。戰術部署通常集中在非常窄的和特定的一組目標方麵。也許包括處理在一個城市的某個區域突發的街頭搶劫，或在健康部門的一個特定的區域的突發的疾病傳播，或非正常發生事故的區域識彆。戰術響應形成的基本數據集通常是短時間周期的。或許需要快速地采集數據並伴隨相關的數據處理，或許是“熱點”分析，以支持正在發生並在競爭需求之間優先的一些非正常發生的事件（Craglia等，2000）。
　　在疾病背景中，“由發現針對疾病的報告明顯超過一個地方發起的聚類調查，經常被公眾關注所需求，但很難以解釋……在産生沒有批準的公眾關注和盡早識彆真實的健康危險之間需要選擇一個平衡”（Wilkinson，1998，第185頁）。在健康的背景中，爭議也許在一個聚類是否是統計顯著的以及它是否真的錶明瞭某種實質的顯著性，需要進行特殊調查或乾預，特彆是當多數事例很小，沒有原因能被確定的時候。在這種情況下，可能並不清楚應當采取什麼行動。Wilkinson采取瞭這樣的觀點，利用地理“監視”技術，基於GIS係統來計算疾病率和應用統計檢驗來尋找聚類，但“對它們輸齣結果的解釋……需要專傢判斷，還得相當謹慎”（第186頁）。
　　資源的戰略部署基於長期的數據序列和已經被認可的分析結果，若不是，那麼至少在諸如與社會經濟和環境屬性、犯罪、疾病或不健康之間具有強烈關聯。健康和警務情形的戰略部署可能與任務的（重新）定位有關，這個任務是一個與優先事項有關係的，當前的錶現水平被認為是與欠佳的事項相關的任務。從這一點來看，或許後續的實現決策會導緻戰略資源目標定位的新的地理格局，這或許需要區分是由於成分影響的空間變化元素，還是由於區域層麵的背景影響的元素。Achson（1998）的《不平等健康調查》中的評論是，“在英國不平等健康的證據……作為對政府的健康戰略發展的貢獻，確實可能減少這些不平等的政策發展的區域”（第xi頁）。其建議之一是“數據審查需要用於監測在健康方麵的不平等性和他們在國傢和地方水平上的決策”（第120頁）。新近完善的ESRC健康變化項目重點是理解在英國健康變化的不同方麵，包括地理變化和地點的重要性（ESRC，2001）。

前言/序言

　　《空間數據分析：理論與實踐》（Spatial Data Analysis：Theory and Practice）對空間數據分析領域進行瞭廣泛的論述。該書綜述瞭空間數據分析和位置（地點、背景和空間）在科學以及決策相關研究方麵的重要性。涵蓋瞭人們所關注的最新的探索性空間數據分析和空間建模方法，以及如何錶達在地理空間中的屬性的基本問題。引領讀者進入支撐空間數據分析的關鍵領域，為讀者瞭解和領會這個領域的諸多關鍵問題提供瞭一個平颱。此書部分內容適閤大學本科生和碩士研究生，還包含瞭讓從事空間分析領域研究的地理、社會、經濟、環境和統計等學科的科學工作者感興趣的、具有足夠挑戰性的內容。
　　羅伯特·海寜（Robert Haining）是劍橋大學人文地理學教授。他在空間數據分析領域著述廣泛，尤其是在經濟地理學、醫學地理學和犯罪地理學領域的應用方麵。他之前的著作《社會和環境科學中的空間數據分析》（Spatial Data Analysis in the Social and Environmental Science）（劍橋大學齣版社，1993）得到瞭好評，並廣為引用。

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