具体描述
《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》面向地理问题，基于Matlab软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R／S分析、线性规划、层次分析法以及人工神经网络建模等方法。通过模仿《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Matlab的应用技巧。《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》最初以北京大学本科生计量地理学的辅助教材形式出现，但实际上是作者对Matlab计算功能深入应用的经验总结。《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》中的讲授体例与一般Matlab的教科书不同，计算过程设计为笔者独创，在国内外其他教科书中未曾见到。
作者简介
目录信息
1.1 线性回归模型的矩阵形式
1.1.1 同归模型的矩阵表示
1.1.2 主要统计量的矩阵表示
1.2 一元线性回归
1.2.1 数据的初步考察
1.2.2 第一种模型求解途径——矩阵运算
1.2.3 第二种模型求解途径——多项式拟合
1.2.4 第三种模型求解途径——调用回归分析程序包
1.3 统计检验
1.3.1 相关知识的说明
1.3.2 主要的统计检验
1.4 总体回归估计和预测分析
1.4.1 总体回归估计
1.4.2 解释和外推预测分析
1.5 小结
第2章 多元逐步回归分析
2.1 多元线性回归分析
2.1.1 第一种途径——利用矩阵运算
2.1.2 第二种途径——调用回归分析程序包
2.1.3 统计检验
2.2 多重共线性判断
2.2.1 VIF值的第一种计算方法
2.2.2 VIF值的第二种计算方法
2.2.3 多元同归分析的变量选择问题
2.3 逐步回归分析
2.3.1 Matlab逐步回归功能说明
2.3.2 逐步回归的实现
2.3.3 回归结果的输出和解读
2.4 逐步拟合
2.4.1 怏速拟合方法
2.4.2 详细拟合方法
2.4.3 几点说明
2.5 小结
第3章 非线性模型参数估计
3.1 常见数学模型表达式
3.2 常见实例——一变量的情形
3.2.1 指数模型（Ⅰ）
3.2.2 对数模型
3.2.3 幂指数模型
3.2.4 双曲线模型
3.2.5 Logistic模型（二参数形式）
3.2.6 指数模型（Ⅱ）
3.2.7 指数模型与Iogistic模型
3.3 常见实例——一变量化为多变量的情形
3.3.1 多项式模型
3.3.2 二次指数模型
3.3.3 三参数logistic模型
3.3.4 Gamma模型
3.4 常见实例——多变量的情形
3.4.1 Cobb-Douglas生产函数
3.4.2 带有交叉变量的回归模型
3.5 广义线性拟合
3.5.1 广义线性拟合函数
3.5.2 典型的例子
3.6 方法比较
3.7 小结
第4章 主成分分析
4.1 实例和数据
4.1.1 案例数据
4.1.2 数据的保存与调用
4.2 第一套计算方案
4.2.1 详细计算步骤
4.2.2 计算程序的整理和结果的输出
4.2.3 计算结果的整理
4.3 第二套计算方案
4.3.1 程序的修改
4.3.2 两套方案的比较
4.4 第三套计算方案
4.4.1 计算程序
4.4.2 T统计量
4.5 配套函数的调用
4.5.1 从协方差矩阵出发
4.5.2 主成分的残差分析
4.5.3 Bartlett检验
4.6 结果分析方法
4.6.1 结果分析
4.6.2 综合评价
4.7 小结
第5章 因子分析
第6章 层次聚类分析
第7章 判别分析
第8章 自相关分析
第9章 自回归分析
第10章 谱分析
第11章 小波分析
第12章 R/S分析
第13章 Markov链分析
第14章 线性规划
第15章 层次分析法
第16章 人工神经网络
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
本书在理论深度和技术广度上找到了一个微妙的平衡点，这在同类教材中并不多见。它没有沉溺于过于高深的数学推导，而是巧妙地将复杂的空间统计模型（例如Kriging插值、空间自相关分析）通过直观的图形化方式和清晰的MATLAB脚本得以体现。我特别留意了其中关于遥感影像处理的部分，作者对于像素级操作的描述，特别是如何利用MATLAB的矩阵运算能力高效地实现光谱指数计算和分类算法的实现，非常具有启发性。这种“计算思维”的培养，远比单纯记住几个软件菜单要重要得多。更值得称赞的是，书中对于开源数据源的整合能力也进行了展示，指导读者如何将外部地理数据无缝导入到MATLAB环境中进行分析，这体现了作者紧跟当前地理空间技术前沿的意识。对于研究生阶段需要进行原创性空间建模研究的同学来说，这本书提供的不仅仅是工具箱，更是一种解决复杂地理问题的思维框架。
这本关于地理数据分析的书籍，从装帧设计上就透露出一种严谨而又实用的气息。打开书页，首先映入眼帘的是大量清晰的图表和代码示例，这对于我们这些需要将理论快速应用于实践的地理信息科学（GIS）从业者来说，无疑是一剂强心针。作者在选择工具上显然是下了功夫的，聚焦于MATLAB这个强大的数值计算平台，这本身就说明了本书的定位——不是泛泛而谈的GIS概念普及，而是深入到数据处理和模型构建的底层逻辑。我尤其欣赏作者在数据预处理阶段的细致入微，很多常见的地理数据清洗和转换问题，比如坐标系统转换的陷阱、缺失值处理的鲁棒性策略，都在书中得到了详尽的、带有具体MATLAB函数调用的讲解。阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个资深工程师的实时指导课堂，每一个操作步骤都被拆解得极为透彻，这极大地降低了初学者直接上手进行复杂地理空间分析的门槛。对于那些试图摆脱传统商业软件限制，寻求更灵活、更定制化分析流程的读者，这本书提供了一个绝佳的起点和参考蓝本。
这本书在地理数据可视化这一环节的表现，堪称亮点中的亮点。在现有的很多技术书籍中，可视化往往被简化为几个基本的绘图命令，但本书却花费了大量的篇幅来探讨如何利用MATLAB的强大图形引擎创建具有专业水准的地图。从自定义色标的创建，到地图投影的精确处理，再到交互式地图的初步构建，作者都给出了详尽的指导。我尝试着按照书中的步骤复现了一个复杂的区域热力图，效果远超我过去使用其他工具所能达到的美观度和信息密度。特别值得一提的是，书中对于不同数据类型（点、线、面、体素）如何选择最合适的视觉编码方式，提供了非常实用的案例分析。这不仅仅是技术层面的讲解，更融入了数据叙事和视觉传达的设计理念，让原本枯燥的地理数据焕发出新的生命力，极大地提升了报告和演示的质量。
我发现本书最宝贵的价值在于其前瞻性地涵盖了现代地理数据分析的一些新兴领域。它并未局限于传统的二维平面分析，而是将目光投向了高维数据处理和不确定性分析。例如，书中对于地理大数据的处理框架介绍，虽然没有涉及分布式计算那样极端的场景，但对于在单机多核环境下如何优化MATLAB的空间运算效率，提供了切实可行的建议。更让我眼前一亮的是关于不确定性量化的章节，作者通过蒙特卡洛模拟的方式，直观地展示了输入数据误差如何传递到最终的分析结果中，这对需要进行严谨科学研究的人员来说，是必不可少的知识储备。整本书的案例数据都是高度相关的、贴近实际业务场景的，这使得学习过程充满了代入感和解决问题的成就感。总体而言，这是一部兼具深度、广度、实用性和前瞻性的参考书，能够陪伴读者从初阶用户成长为能够独立构建复杂地理分析流程的专家。
初拿到这本书时，我最大的担忧是MATLAB语言本身的陡峭学习曲线，但阅读体验很快打消了我的顾虑。作者在叙述风格上极为平易近人，像是经验丰富的前辈在循循善诱。他没有直接抛出成品代码，而是侧重于讲解“为什么这样写”，这种对逻辑构建的强调，让读者能够理解每一步代码背后的地理学或统计学原理。例如，在讲解时序地理数据分析时，书中对时间序列分解和趋势分析的介绍，不仅展示了代码，还深入探讨了选择不同滤波器的条件和可能带来的误差来源。这种对细节的关注，使得最终输出的结果更具可信度。此外，全书的章节结构设计也非常合理，从基础的数据输入输出，到中级的空间统计，再到高级的可视化和三维展示，层层递进，逻辑链条非常完整，确保读者不会在某个环节掉队。对于自学这份材料的读者而言，这种结构设计无疑是巨大的福音。
基本的统计方法都涵盖了
结合csdn的入门视频、b站声音好听的up主走完一遍教程之后看的这本书，虽然很多操作还是没有看懂，某些函数也会出错（后来发现是因为路径名字有中文而且太深的缘故），但是处理大量数据真是好方便哦，里面的典型例子虽然之前在arcgis里面可以用result一键导出，不过具体原理的计算流程还是通过一行行代码敲出来才稍微了解了一些，总体而言到时候套这本书模板是绝对可以的！ 另外，matlab出数据分析的图比excel好看也比spss方便调整和导出，快乐！用到后面进行微调的时候发现R2010b还是有bug，和论坛里的教程什么的有点出入，重新下了个19G的新版本明显流畅而且界面清晰，快乐！
以前学习地理数学方法学得不扎实，现在用时再看，还是能够理解的更深入一些
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