Spatial Statistics (Wiley Series in Probability and Statistics) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Brian D. Ripley

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2004-08-09

价格:USD 110.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471691167

丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics

图书标签:

数学
Spatial Statistics
Geostatistics
Spatial Data Analysis
Point Pattern Analysis
Geographic Information Systems
GIS
Statistical Modeling
Probability
Statistics
Spatial Modeling

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具体描述

The Wiley-Interscience Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal and general circulation. With these new unabridged softcover volumes, Wiley hopes to extend the lives of these works by making them available to future generations of statisticians, mathematicians, and scientists. "Books such as this that bring together, clarify, and summarize recent research can lead to a great increase of interest in the area. . . . a major achievement in describing many aspects of spatial data and discussing, with examples, different methods of analysis."

–Royal Statistical Society "Dr. Ripley’s book is an excellent survey of the spatial statistical methodology. It is very well illustrated with examples [that] give a clear view of the wide scope of the subject, the way in which techniques often have to be tailored to particular applications, and the different sorts of spatial data that arise."

–The Bulletin of the London Mathematics Society Spatial Statistics provides a comprehensive guide to the analysis of spatial data. Each chapter covers a particular data format and the associated class of problems, introducing theory, giving computational suggestions, and providing examples. Methods are illustrated by computer-drawn figures. The book serves as an introduction to this rapidly growing research area for mathematicians and statisticians, and as a reference to new computer methods for researchers in ecology, geology, archaeology, and the earth sciences.

空间统计学：揭示地理数据的内在结构作者： [此处填写作者姓名] 出版社： [此处填写出版社名称] 系列： [此处填写系列名称，例如：现代统计学前沿] 图书概述：本书深入探讨了空间统计学的核心理论、方法与实际应用。在当今数据驱动的世界中，地理信息系统（GIS）和遥感技术的飞速发展产生了海量、复杂的空间数据。这些数据的一个关键特征在于其空间自相关性——即地理位置相近的观测值往往比相距遥远的观测值更相似。忽视这种依赖性会导致统计推断的偏差和模型预测的失效。本书旨在为研究人员、数据科学家和从业者提供一套严谨而实用的工具箱，用以量化、建模和预测这种空间依赖性。本书的结构设计旨在引导读者从基础概念逐步过渡到高级模型，确保读者不仅能“使用”这些方法，还能“理解”其背后的统计学原理。我们避免了对特定软件操作的冗长描述，而是专注于方法论的构建、假设的检验以及结果的解释。 --- 第一部分：空间数据的基本概念与描述性统计本部分为后续复杂建模奠定坚实的理论基础，重点阐述空间数据异质性的重要性。第一章：空间数据的本质与挑战本章首先界定了“空间数据”的范畴，区分了点过程、面域（区域）数据和空间网格数据。核心内容在于探讨空间数据与传统独立同分布（IID）数据的根本区别。我们详细分析了一阶和二阶平稳性的概念，这是理解空间依赖性的基石。此外，本章讨论了数据采集、采样偏差以及尺度效应（Modifiable Areal Unit Problem, MAUP）如何影响空间分析的有效性。第二章：空间描述性统计与可视化有效的空间分析始于精细的可视化。本章介绍了一系列描述性工具，用于揭示数据的潜在空间结构。重点内容包括：空间密度图与热点分析：使用核密度估计（Kernel Density Estimation）直观地展示事件的聚集程度。空间均值与方差的度量：如何计算具有空间意义的集中趋势和离散度，例如使用空间均值（Center of Gravity）。空间自相关指数：详细解析全局空间自相关指标，如Moran's I和Geary's C。本章深入探讨了这些统计量的抽样分布、检验方法的稳健性以及如何解读其统计显著性。局部空间关联分析：引入局部指示性空间关联（LISA）统计量，用以识别数据中的“热点”（高-高聚集）、“冷点”（低-低聚集）、以及空间异常值（热-冷或冷-热），这对于理解局部异质性至关重要。 --- 第二部分：空间依赖性建模：理论与估计本部分是本书的核心，专注于如何构建统计模型来明确地纳入空间依赖结构。第三章：空间权重矩阵的构建与理论基础空间依赖性的数学表达依赖于空间权重矩阵 ($mathbf{W}$)。本章详尽讨论了构建此矩阵的不同方法，及其对后续模型估计的影响：邻接标准：基于Contiguity（如Rook, Queen邻域）的定义。基于距离的权重：包括固定距离截断（Fixed Distance Band）、$k$-最近邻（$k$-Nearest Neighbors）以及倒数距离加权（Inverse Distance Weighting, IDW）。自适应权重：探讨如何根据数据密度动态调整权重，以维持模型的统计性质。权重矩阵的性质：分析矩阵的稀疏性、可观测性和正定性对模型求解的意义。第四章：空间计量经济模型基础本章将统计学原理与空间依赖性相结合，引入两种最基本的空间回归模型： 1. 空间滞后模型 (Spatial Lag Model, SLM / SAR)： $mathbf{y} = ho mathbf{W}mathbf{y} + mathbf{X}oldsymbol{eta} + oldsymbol{epsilon}$。重点分析了 $ ho$ 参数（空间自回归系数）的解释、如何通过最大似然估计（MLE）或广义矩估计（GMM）进行估计，以及如何解释系数的直接效应和间接（溢出）效应。 2. 空间误差模型 (Spatial Error Model, SEM / SEM)： $mathbf{y} = mathbf{X}oldsymbol{eta} + oldsymbol{lambda} mathbf{W}oldsymbol{epsilon} + oldsymbol{eta}$。本章区分了SLM和SEM在误差结构上的差异，并探讨了如何通过似然比检验（Likelihood Ratio Test）在模型之间进行选择。第五章：混合效应空间模型与模型选择在实际应用中，模型选择并非黑白分明。本章探讨了更复杂的结构：空间杜宾模型 (Spatial Durbin Model, SDM)：同时包含空间滞后因变量和空间滞后解释变量的模型，用于捕捉更全面的空间溢出效应。模型诊断：强调残差分析的重要性，特别是残差的空间自相关检验（如检验SLM/SEM/SDM估计后的残差是否仍存在空间相关性）。信息准则与模型对比：使用AIC、BIC等工具在嵌套和非嵌套模型族中进行稳健的模型选择。 --- 第三部分：空间过程建模与预测本部分侧重于对连续空间场进行建模，侧重于理解变异函数（Variogram）和克里金插值法。第六章：空间平稳性与变异函数理论本章将焦点从区域数据转向连续空间场（如气温、污染浓度）。核心是变异函数（Variogram），它是描述空间变异程度和依赖范围的关键工具：经验变异函数（Empirical Variogram）：计算与可视化，识别“块金效应”（Nugget Effect）、“基台”（Sill）和“变程”（Range）。理论变异函数模型：详细介绍并拟合球状（Spherical）、指数（Exponential）、高斯（Gaussian）等模型，理解其对空间依赖结构的数学刻画。非平稳性处理：当空间变异结构在不同区域发生变化时，介绍分层模型（Stratified Models）和广义克里金（Generalized Kriging）方法的初步概念。第七章：克里金插值法：最优线性无偏估计克里金法是空间预测的黄金标准。本章深入探究其统计学原理：普通克里金（Ordinary Kriging）：推导其最优线性无偏估计（BLUE）的条件，并明确其对局部均值平稳性的假设。至纯克里金（Simple Kriging）：在已知全局均值的情况下进行预测的简化情况。克里金方差：强调克里金不仅提供最优估计，还提供该估计的不确定性度量——克里金方差图，这是进行风险评估的关键。外部漂移克里金（Kriging with External Drift, KED）：引入辅助变量（如海拔高度）来解释空间趋势，提高预测精度。 --- 第四部分：先进议题与计算方法本部分涵盖了更专业化的主题，适用于需要处理异质性、高维或大规模空间数据的读者。第八章：贝叶斯空间建模与MCMC方法贝叶斯框架为处理空间模型的复杂性和不确定性提供了强大的途径。本章侧重于：先验与后验的构建：如何在贝叶斯框架下定义空间相关性（如使用基于模型的空间先验，如CAR模型）。马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样：介绍吉布斯采样（Gibbs Sampling）和Metropolis-Hastings算法在估计复杂空间层次模型中的应用。层次贝叶斯模型：解释如何通过层次结构对不同尺度的空间变异施加约束，从而实现更灵活的参数估计。第九章：空间异质性与地理加权回归（GWR）传统回归模型假设系数在整个研究区域是固定的，这与地理现实相悖。本章详细介绍地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）：局部回归框架：阐述GWR如何通过构建局部加权最小二乘模型来估计空间变化的回归系数。带宽选择：讨论AICC或交叉验证（CV）等方法对带宽参数的敏感性，以及带宽对局部模型解释力的影响。扩展GWR模型：简要介绍非平稳（Non-Stationary）GWR的改进版本。第十章：大规模空间数据的高效计算随着数据量的爆炸式增长，传统计算方法面临瓶颈。本章探讨了处理大数据集的技术：稀疏矩阵代数：如何利用权重矩阵的稀疏性优化大规模线性系统的求解速度。降维技术：在高维空间中，介绍主成分分析（PCA）和空间子集选择方法以减少计算复杂度。集成与分布式计算的初步概念：为转向使用高性能计算（HPC）平台进行空间分析提供方向。 --- 本书特点：本书的重点在于统计严谨性而非软件教程。它侧重于方法的假设条件、模型解释和推断的有效性。通过丰富的理论推导和精心挑选的案例分析（侧重于环境科学、城市规划和流行病学），读者将能够批判性地评估空间数据分析的结果，并自信地设计出解决复杂地理问题的统计模型。本书适合作为高年级本科生、研究生以及专业研究人员的教材或参考书。