Statistical Methods for Spatial Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Oliver Schabenberger

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2004-12-20

价格:USD 121.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584883227

丛书系列:

图书标签:

• 空间分析
• 统计方法
• SpatialStatistics
• GIS
• 统计
• 环境监测与评价
• 武功秘籍
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• Geostatistics
• Data analysis
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• Environmental science
• Regression analysis
• Machine learning
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• Probability
• Statistics

《统计模型在地理信息分析中的应用：理论与实践》 本书旨在为读者提供一套全面而深入的统计方法论，以应对日益复杂的地理空间数据分析挑战。我们关注的焦点在于，如何利用严谨的统计理论，结合现代计算技术，揭示地理现象背后的规律，预测空间演变趋势，并指导实际决策。 第一部分：空间数据的统计基础 本部分将从基础入手，系统梳理与空间数据分析相关的统计学概念。我们将深入探讨数据的空间依赖性，即相邻区域或样本点之间可能存在的相似性或相关性，这是区别于独立同分布数据的关键特征。在此基础上，我们将介绍度量空间自相关性的统计量，如 Moran's I 和 Geary's C，并阐释其在识别空间集聚或离散模式中的作用。 此外，我们还将详细讲解点模式分析，包括考察点事件的空间分布规律，例如 Poisson 过程、完全空间随机性等零假设的检验方法，以及 Ripley's K 函数等工具的应用。对于线状或区域状数据的分析，我们将引入地理加权回归（GWR）的初步概念，为后续更复杂的模型奠定基础。 第二部分：经典空间回归模型 本部分将聚焦于构建和应用经典的统计回归模型来分析地理空间数据。我们将从经典的 OLS（普通最小二乘法）回归开始，分析其在处理非空间化数据时的局限性，并引入空间异质性（spatial heterogeneity）和空间自相关（spatial autocorrelation）的概念。 随后，我们将详细介绍几种处理空间自相关问题的重要模型。首先是空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM），它假设因变量的观测值受到其邻近区域因变量观测值的影响。我们将讲解模型的参数估计方法，如最大似然估计，并讨论模型拟合优度的评估指标。 其次，我们将深入探讨空间误差模型（Spatial Error Model, SEM），它假设回归模型中的误差项存在空间自相关。我们将阐述 SEM 如何在不直接考虑邻域因变量的情况下，有效地捕捉和校正空间依赖性。 此外，我们还将介绍空间 Durbin 模型（Spatial Durbin Model, SDM），该模型同时包含空间滞后因变量和空间滞后外生变量，能够更全面地刻画空间相互作用。我们将分析 SDM 在识别直接效应和间接效应上的优势，并提供实际应用案例。 第三部分：面向复杂空间的建模技术 随着数据量的增长和问题复杂性的提升，传统的空间回归模型可能难以满足需求。本部分将介绍更高级、更灵活的建模技术。 我们将深入探讨地理加权回归（GeGWR），它是一种能够捕捉空间非平稳性的局部回归模型。不同于全局模型，GWR 允许回归系数在空间上发生变化，从而更好地刻画区域性的影响差异。我们将详细讲解 GWR 的核函数选择、带宽优化以及结果解释。 其次，我们将介绍贝叶斯空间模型。与频率派统计方法不同，贝叶斯方法能够融合先验知识，并提供完整的后验概率分布，从而获得更丰富的推断信息，例如模型参数的不确定性。我们将介绍常用的贝叶斯空间模型，如条件自回归（CAR）和马尔可夫随机场（MRF），并探讨 MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）等采样方法在模型拟合中的应用。 此外，我们还将触及时空统计模型。地理现象往往随着时间和空间不断演变，因此，能够同时考虑时间和空间依赖性的模型至关重要。我们将介绍一些基础的时空模型，并探讨其在趋势分析、事件预测等方面的潜力。 第四部分：模型评估、诊断与实践 良好的模型不仅在于其理论的先进性，更在于其在实际应用中的有效性。本部分将聚焦于模型评估、诊断和实际操作。 我们将详细讲解模型选择的标准，包括信息准则（如 AIC, BIC）和交叉验证技术，以帮助读者在多个模型中做出最优选择。我们将强调模型诊断的重要性，包括残差分析、异方差检验以及空间自相关性检验，以确保模型假设得到满足，并识别潜在问题。 最后，我们将通过一系列实际案例，展示如何将本书介绍的统计方法应用于具体的地理空间问题。这些案例将涵盖环境污染的空间分布与预测、土地利用变化的驱动因素分析、疾病传播的空间模式研究等多个领域。通过这些实践，读者将能够更好地理解理论知识，并掌握将统计工具应用于解决现实世界问题的能力。 本书适合于地理学、环境科学、城乡规划、流行病学、生态学、遥感科学以及相关领域的学生、研究人员和从业人员。我们希望通过本书，能够激发读者对空间数据分析的兴趣，并为他们提供坚实的统计学理论基础和实践技能，以应对不断变化的地理空间分析挑战。

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说实话，我购买这本书的初衷是想快速掌握几种空间插值技术，以便在我的项目报告中能够快速生成高质量的表面图。然而，这本书的定位显然比我想象的要“硬核”得多。它对高斯随机场和马尔可夫随机场在空间建模中的区别进行了细致的对比分析，这部分内容对于纯粹应用GIS软件的操作者来说，可能过于晦涩和理论化了。我花了好几天时间才啃完关于“空间协方差函数”的那一章，因为它涉及大量的微积分和矩阵代数，这对我这个统计学背景略显薄弱的地理学背景的人来说，是个不小的挑战。不过，一旦理解了这些底层机制，再去看软件生成的那些参数（比如，有效变程的估计值），一切就豁然开朗了。这本书更像是一部工具箱里的“设计蓝图”，而不是一本“快速使用指南”。如果你只是想拖拽鼠标生成一张图，这本书可能会让你感到挫败，但如果你想成为一个真正理解空间数据“为什么是这样被处理”的专家，它绝对是不可或缺的基石。

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作为一名对数据可视化和探索性数据分析（EDA）有特殊偏好的读者，我对这本书的侧重点感到些许意外。它在阐述空间描述性统计时，非常注重统计意义的检验，而非视觉冲击力。例如，它介绍空间聚类识别时，更多地聚焦于扫描统计量（Scan Statistics）的统计功效和边界效应的修正，而非仅仅展示热点地图的颜色深浅。这种深度对于需要撰写方法论严谨的学术论文的读者是极大的福音，但对于那些偏向于快速、直观地展示空间模式的分析师来说，可能需要配合其他更偏重可视化的资源。书中关于空间数据的贝叶斯方法探讨得也相当深入，特别是引入了MCMC链式算法来估计复杂空间模型的后验分布，这展示了作者与时俱进的学术视野，体现了超越传统频率学派统计的努力。尽管如此，书中对于交互式空间数据探索工具的提及相对较少，这一点稍显遗憾。

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这本《统计方法在空间数据分析中的应用》的教材，我是在一门高级地理信息系统（GIS）课程上接触到的。坦率地说，一开始我被它的篇幅和密集的公式给震慑住了。它并非那种入门级的“如何操作软件”的手册，而是真正深入到空间统计学的理论基石。作者对于正态性假设、空间自相关性的度量，尤其是Moran's I和Geary's C的推导过程讲解得非常透彻。记得我第一次尝试理解克里金插值（Kriging）的变异函数模型时，书中关于最优线性无偏估计的论述，帮助我跨越了从“会用工具”到“理解原理”的关键一步。这本书没有回避像非平稳性、空间异质性这类复杂问题，反而将其作为核心章节来讨论，这对于未来想从事环境建模或城市规划数据挖掘的人来说，是无价之宝。唯一的遗憾是，对于最新的机器学习方法在空间预测中的应用，如深度学习在遥感图像分类中的空间约束集成，讨论略显保守，似乎更侧重于经典的、基于回归和随机场理论的模型。但就空间统计学的经典理论深度而言，它无疑是一本里程碑式的著作，需要读者投入相当的时间和精力去消化吸收。

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我最近在做一项关于城市热岛效应的硕士研究，急需一本能将理论与实际空间数据处理紧密结合的参考书，最后选择了这本。最令我欣赏的是它对“模型选择”和“诊断”的强调。不同于很多只展示“如何拟合模型”的书籍，这本书花了大量篇幅教你如何判断你的模型是否真的适合你的数据。比如，在讨论空间回归模型（如空间滞后模型和空间误差模型）时，它详细对比了赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）在空间情境下的局限性，并引入了基于残差的空间结构检验。书中提供的案例，尽管数据背景比较宏观，但其方法论的普适性极强。我甚至将书中关于异方差性处理的章节应用到了我的回归模型中，显著提升了模型的解释力。这本书的语言风格非常严谨，几乎没有一句多余的话，对每一个统计术语的定义都精确到小数点后几位，使得专业性得到了极大的保障，适合需要严密论证的学术研究者。

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我必须承认，这本书的写作风格非常具有个人色彩，它更像是一位资深教授对自己毕生研究心血的系统性梳理，而非面向大众的标准化教材。其中涉及到的计算效率和大数据集处理的讨论，特别是关于如何利用矩阵分解来加速大规模空间回归模型的求解，展现了作者深厚的计算几何和数值分析背景。我特别欣赏其中关于“空间采样设计”的章节，它颠覆了我过去随机抽样的固有观念，详细论述了如何根据先验知识设计最优的采样方案以最小化估计方差。这本书的阅读体验是渐进式的，初读时可能充满困惑，但随着对不同空间模型框架的理解加深，你会发现之前看似孤立的概念开始串联起来，形成一个统一的理论体系。它提供了一种看待空间现象的独特、高度结构化的思维框架，这比掌握任何单一的软件操作技巧都要重要得多。

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