An Introduction to Statistical Problem Solving in Geography pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Jr., J. Chapman McGrew

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-08-10

价格:USD 130.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780697229717

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 学术
• 地理
• 统计学
• 地理学
• 问题解决
• 空间统计
• 数据分析
• 地理信息系统
• 统计建模
• 研究方法
• 地理研究
• 定量地理学

统计地理学导论：问题解决与实践应用 本书简介 《统计地理学导论：问题解决与实践应用》（An Introduction to Statistical Problem Solving in Geography）是一本专为地理学和相关领域学生与研究人员设计的教材，旨在系统地介绍和阐述统计学原理在地理空间数据分析中的应用。本书的核心目标是培养读者运用严谨的统计思维来识别、构建和解决地理学中的实际问题。 本书的编写严格遵循“问题驱动、实践先行”的教学理念，避免了纯粹的数学理论推导，而是将重点放在如何将统计工具转化为解决现实世界地理难题的有效手段。全书内容覆盖了从基础描述性统计到高级空间统计方法的广泛领域，并强调了数据可视化在整个分析过程中的关键作用。 第一部分：地理学中的数据与描述性统计 本书的开篇部分，着重于奠定地理空间数据分析的基础。我们首先探讨地理数据的独特属性——空间性，分析点、线、面等不同尺度和类型的数据结构，并讨论数据采集、误差处理和数据预处理的重要性。 第一章：地理信息与数据类型 本章详细剖析地理数据与传统表格数据的差异。我们区分了标量场数据（如温度、高程）和事件数据（如犯罪地点、物种分布），并介绍了如何使用地理信息系统（GIS）工具来管理和组织这些数据。讨论的重点在于理解数据的粒度、投影系统如何影响后续的统计推断。 第二章：描述性统计在地理学中的应用 描述性统计是理解数据集特征的第一步。本章深入探讨了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）的计算与解释。特别之处在于，本书将这些概念与地理分布相结合：例如，如何使用加权平均中心点（Center of Gravity）来描述人口或资源分布的重心，以及如何评估空间异质性。我们引入了空间集中度指数，用以量化某一现象在地理空间上的聚合程度。 第三章：探索性空间数据分析（ESDA） ESDA是识别数据模式、异常值和潜在空间结构的关键阶段。本章的核心内容围绕图形化技术展开，包括直方图、箱线图，以及如何构建空间序列图来探索沿特定路径的地理变化。更重要的是，本章引入了散点图矩阵和地理位置矩阵的初步概念，帮助读者在进行正式推断前，直观地感知数据的空间依赖性。 第二部分：统计推断与地理学假设检验 在建立了描述性基础后，本书转向统计推断的核心——如何从样本数据对更大的地理总体做出可靠的结论。本部分强调假设检验的逻辑框架与地理学中的具体应用场景。 第四章：概率论基础与地理抽样 本章回顾了概率论的基本原理，但重点聚焦于如何设计有效的地理抽样方案。我们详细比较了简单随机抽样、系统抽样和分层抽样在地理空间中的可行性与局限性。特别关注空间不相关抽样和聚类抽样对统计推断可能引入的偏差。 第五章：参数估计与置信区间 我们学习如何利用样本统计量来估计未知的总体参数，如总体均值或比例。在地理背景下，我们探讨了如何构建关于特定区域平均降雨量或疾病患病率的置信区间，并讨论了当数据不满足正态性假设时（在地理数据中十分常见），应采取的稳健估计方法。 第六章：经典假设检验的实践 本章系统地介绍了单样本t检验、双样本t检验（用于比较两地点的差异）和卡方检验（用于分析分类变量的空间关联）。每一个检验都被置于具体的地理问题情境中：例如，使用t检验来判断某项城市规划政策是否显著改变了特定区域的人流量，或使用卡方检验来验证不同土地利用类型下的物种多样性是否存在显著差异。 第三部分：地理数据中的关系建模 地理学研究的核心在于理解变量之间的关系，以及这些关系如何被空间结构所调控。本部分是全书的技术核心，侧重于回归分析及其对空间效应的处理。 第七章：线性回归模型在地理学中的应用 本章从最基础的简单线性回归入手，逐步扩展到多元线性回归（MLR）。重点在于理解回归系数的地理解释。我们教授读者如何诊断模型假设（如残差的正态性、同方差性），并引入地理权重矩阵的概念，为后续的空间模型做铺垫。 第八章：处理自相关与异方差 地理数据最显著的特征是“地理上的相近意味着相似”（Tobler's First Law）。本章专门处理这一问题，即空间自相关（Spatial Autocorrelation）。我们详细介绍了Moran's I和Geary's C等统计量，用以检测全局和局部的空间自相关性。随后，我们探讨了如何通过空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model）来修正标准回归模型中由空间依赖性导致的估计偏差。 第九章：广义线性模型与空间计数数据 许多地理现象（如犯罪事件、疾病爆发）以计数或比例形式出现，不满足线性回归的假设。本章介绍泊松回归和逻辑斯谛回归（Logistic Regression），并结合地理情景进行应用，例如使用逻辑斯谛回归预测城市扩张的概率，或使用泊松回归分析特定区域内事件发生的频率。 第四部分：高级主题与时空分析 最后一部分将读者的视野从静态空间分析拓展到动态的时空过程，并引入了更复杂的多元统计方法。 第十章：聚类分析与空间模式识别 本章探讨如何通过聚类方法（如K-means、层次聚类）来识别地理空间中的自然分组。我们关注如何选择合适的距离度量来适应地理空间，并介绍了DBSCAN在识别非规则形状簇方面的优势。这部分内容直接服务于区域划分和市场细分等实际地理问题。 第十一章：探索性空间数据分析的进阶工具 本章介绍更为精细化的模式识别工具，如Getis-Ord $G_i^$ 统计量，用于识别高值或低值的热点（Hot Spots）。我们还讨论了地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR），这是一种非平稳模型，允许回归系数在空间上发生变化，从而更好地捕捉区域异质性的影响。 第十二章：引言：时空统计分析 作为本书的收尾，本章简要介绍了时间序列分析与空间分析的融合。我们讨论了时空立方体的概念，并初步介绍了如何处理随时间变化的地理过程，为读者后续深入学习更复杂的时空统计模型（如时空自回归模型）奠定理解基础。 教学特色 本书的每一章都包含大量的案例研究，这些案例均来源于真实的地理学研究，如城市规划、环境科学、公共卫生和自然资源管理。每个案例后都附有详细的“统计流程图”，指导读者如何将现实问题转化为统计模型，并反向解释模型结果在地理学上的意义。所有统计方法的讲解均配有R语言（或类似统计软件）的操作指南，确保读者能够即时将所学理论应用于实际数据集的分析之中。本书旨在培养的，是具备扎实统计基础和敏锐空间感知能力的地理问题解决者。

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阅读这本书的过程，就像是独自穿越一片信息茂密的原始森林，每走一步都需要仔细辨认脚下的苔藓和盘根错节的树根。作者的叙事风格非常严谨，甚至可以说是有些“学术洁癖”的。他似乎对任何可能引发误解的模糊地带都采取了零容忍的态度，恨不得把每一个概念都拆解成最小的、不可再分的单元来阐述。这对于那些追求完美理解的学习者来说是极大的福音，因为你知道你学到的每一个知识点都是经过千锤百炼、逻辑闭环的。然而，对于我这种习惯了快速阅读和总结要点的读者而言，这本书的阅读体验就显得有些拖沓了。很多时候，我希望能直接看到一个地理学上的实际应用场景——比如如何用空间自相关检验来分析犯罪热点，或者如何用回归模型预测城市扩张——但往往在关键的案例出现之前，我已经要先啃完好几页关于“随机变量的矩估计”的数学证明。我甚至开始怀疑，作者是不是偷偷在书里植入了一个“时间减速咒”，因为同样一个章节，阅读其他书籍可能只需要半小时，但读完这本，我至少得用掉两倍的时间，感觉时间都被拉长了。我猜，这本书大概更适合那些目标是成为理论研究者，而非应用分析师的人群。

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这本书的封面设计实在有些……怎么说呢，朴实得有些过头了。那种深蓝色的背景，配上简单的白色宋体字，让人一眼看上去，还以为是某个年代久远的教科书翻印版。不过，我得承认，这种“反设计”反而有一种奇特的吸引力，尤其对于那些真正关心内容而非表象的读者来说。翻开书页，一股淡淡的油墨味混合着纸张的陈旧气息扑面而来，虽然不知道是不是真的老书，但那种感觉非常真实。内容上，我原本期待能看到一些现代统计软件应用的案例，比如R或者Python的代码片段，但这本书显然走的是更基础、更注重理论推导的路线。它花了大量的篇幅来解释那些听起来就令人头疼的概率分布和假设检验的底层逻辑，对于初学者来说，这既是福也是祸。福在于能打下坚实的基础，知道自己在计算什么、为什么这么计算；祸在于，在现今这个“能跑代码就行”的时代，这种深挖细究可能会让一些急于上手的读者感到枯燥和望而却步。我得花很多时间去消化那些密密麻麻的数学公式，感觉自己不是在学地理统计，而是在上高等数学选修课。那种感觉就像你走进一家米其林餐厅，本想点一份精致的法式甜点，结果服务员给你端上来一盘精心摆盘的、但极其复杂的有机化学分子模型——虽然知道这很“专业”，但实在不合胃口。

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这本书的排版和插图处理方式，实在是让我费解到了极点。想象一下，你在一个古老的图书馆里，手里拿着一本厚厚的、装帧精美的硬壳书，结果一翻开，里面的图表和图形简直像是用上世纪八十年代的喷墨打印机打印出来的，线条粗糙，色彩缺乏层次感，很多关键的统计分布图，对比现在动辄高清可视化的图表，显得既模糊又晦涩。我花了很长时间试图理解某个关于“趋势面分析”的示意图，那个三维的曲面表示，由于分辨率的限制和缺乏必要的视觉引导，简直就像一块皱巴巴的布料，而不是一个清晰的数学模型。更让我感到抓狂的是，很多重要的公式和符号，它们似乎被刻意地放置在页面的角落，字体大小和周围的文字几乎没有区别，没有加粗，没有居中，更别提什么彩色的高亮了。这使得在做笔记和快速回顾时，眼睛需要不断地在文字和图表之间来回“搜索”，极大地降低了学习效率。如果说内容是内功，那这本的“外功”——也就是呈现方式——确实是太“内敛”了，完全没有跟上这个时代对信息美感和易读性的基本要求。我真希望作者能再花点心思，哪怕只是重新绘制一下那些核心的统计图示，阅读体验都会提升一个档次。

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尽管在阅读体验和现代适用性方面存在诸多挑战，这本书在某一特定领域——我对它在处理“非参数检验在地理数据中的严格应用”的部分印象尤为深刻——所展现出的深度和细致程度，是其他任何一本流行教材都无法比拟的。它并非一本“速成手册”，而更像是一本“研究者手册”。作者没有避开那些统计学中最具争议性、最容易被简单化处理的灰色地带。他会花费大量篇幅去探讨在面对非正态分布或存在明显空间自相关的地理数据集时，传统参数检验的局限性和潜在的误导性结论。这种对方法论“缺陷”的坦诚，让我不得不停下来重新审视自己过去使用过的那些“一键出结果”的统计流程。我意识到，我过去可能只是学会了如何操作软件，却从未真正理解软件背后那些统计假设的脆弱性。这本书的价值，或许不在于教会你如何快速得到一个“答案”，而在于教会你如何对你得到的“答案”产生深刻的怀疑和批判性的审视。它培养的不是数据分析师的“手艺”，而是统计学家的“哲学”。对于任何想在地理统计领域走得更远、追求学术严谨性的人来说，尽管过程痛苦，但这本书绝对是一剂强效的“清醒剂”。

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这本书的术语构建系统，给我一种强烈的“代沟感”。作者似乎坚持使用了一套非常古典、甚至可以说是晦涩的地理统计学术语体系。有些我们现在在其他教材里已经约定俗成的、更简洁的表达方式，在这本书里，却被替换成了一长串描述性极强的、古老的复合词汇。比如，当提到我们现在习惯称之为“空间异质性”的概念时，作者可能要用一整段话来描述“区域尺度上非同质性现象的内在分布特征”。这使得我在尝试将这本书的知识与我日常接触的其他当代文献进行连接时，经常需要进行额外的“翻译”工作。我感觉自己像是一个拿着一份古老的地图集在进行现代城市探险，虽然地图是准确的，但街道的名字和地标的描述方式已经完全不同了。这种不兼容性，在讨论到一些前沿的地理信息科学（GIS）应用时尤为明显。书中对那些新兴技术和分析方法的讨论，显得有些力不从心，像是硬生生地把一些新的概念塞进了旧有的框架里，显得非常不自然。总而言之，这本书更像是一部扎实的“历史文献”，而非一本面向未来的“工具书”。它要求读者首先要接受它特定的语言体系，才能继续深入。

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Awesome book for the start of statistics, especially hypothesis testing!

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