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
1.2 科學解釋特定領域中的地點和空間
1.2.1 空間分支學科的定義
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 空間數據統計分析建模
9.1 描述性建模
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1 軟件
附錄2 劍橋郡肝癌數據
附錄3 謝菲爾德盜竊數據
附錄4 謝菲爾德被開除的學生數據
參考文獻
· · · · · · (收起)