Elementary Statistics for Geographers, Third Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The Guilford Press

作者:James E. Burt PhD

出品人:

页数:653

译者:

出版时间:2009-3-19

价格:USD 90.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781572304840

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 地理
• Research
• Statistics
• Geography
• Spatial Statistics
• Data Analysis
• Quantitative Methods
• Geospatial Analysis
• Research Methods
• Higher Education
• Textbook
• Science

探索地理空间数据的奥秘：一本面向未来的统计学指南 图书名称：地理空间数据分析导论 作者： [此处可虚构一位资深地理信息系统（GIS）专家或统计学家] 出版社： [此处可虚构一家专注于学术或技术出版的机构] --- 内容概述 《地理空间数据分析导论》是一部全面而深入的著作，旨在为地理学、环境科学、城市规划、社会学以及任何涉及处理和解释地理定位信息的专业人士和高级学生提供一套坚实的统计学和方法论基础。本书超越了基础的描述性统计，专注于地理空间数据特有的复杂性和挑战，引导读者掌握如何从空间数据的位置、模式和关系中提取有意义的知识。 本书的结构精心设计，从数据采集和预处理的基础知识开始，逐步深入到复杂的空间建模技术。它不仅教授“如何计算”，更强调“为什么需要特殊处理”以及“如何解释结果的地理含义”。核心内容涵盖了空间抽样设计、探索性空间数据分析（ESDA）、空间回归模型的构建与验证，以及地理信息系统（GIS）环境下的高级统计应用。 读者对象 本书特别适用于以下群体： 1. 地理学、城市与区域规划专业的研究生和高级本科生： 作为核心教材或参考书，帮助他们将理论统计知识应用于实际的地理问题解决。 2. 环境科学家与生态学家： 需要分析分布在特定区域内的污染、物种栖息地或气候变化影响的专业人士。 3. 社会科学家（如社会学家、流行病学家）： 关注犯罪热点、疾病传播模式、社会经济不平等空间分布的研究人员。 4. GIS 专业人员和数据分析师： 希望深化其空间分析技能，从简单的地图制作转向基于严谨统计推断的决策支持系统的构建者。 核心章节与内容详解 本书共分为六个主要部分，共计十八章，确保内容覆盖的深度和广度。 第一部分：地理空间数据的基础与特性 (Chapters 1-3) 第一章：地理空间数据的本质 本章首先界定了传统统计学数据与地理空间数据的根本区别，重点讨论了空间依赖性（Spatial Autocorrelation）和尺度效应（Scale Effects）的概念，指出这些特性如何违反传统统计假设。我们详细探讨了点数据、线数据、面数据（区域数据）的结构、数据模型（如栅格与矢量）及其在不同分析任务中的适用性。 第二章：空间数据的获取、存储与质量控制 涵盖了现代地理空间数据的主要来源，包括遥感影像处理基础、GPS 测量误差、众包地理数据（如 OpenStreetMap）的局限性。重点在于数据清洗和预处理，包括坐标转换、数据配准、缺失值处理，以及如何评估和量化空间数据集的精度和偏倚。 第三章：探索性空间数据分析（ESDA）的基石 ESDA 在地理分析中至关重要。本章深入介绍了全局空间自相关性的度量，如 Moran's I 和 Geary's C 统计量，并详细解释了其检验的局限性。同时，我们引入了局部空间关联指标（LISA），如 Getis-Ord $G_i^$ 统计量，用以识别空间热点（Hot Spots）和冷点（Cold Spots）。通过可视化技术（如 Moran 散点图和核密度估计），读者将学会直观地发现和理解空间格局。 第二部分：空间抽样与异质性处理 (Chapters 4-6) 第四章：地理空间抽样设计 不同于随机抽样，地理空间分析常需考虑空间覆盖和代表性。本章详细对比了简单随机抽样、系统抽样、分层抽样（如基于地理分区的分层）以及空间均衡抽样（Spatial Balance Sampling）方法，如 CRIF 或基于马尔可夫链的蒙特卡洛方法（MCMC）在优化样本点配置中的应用。 第五章：空间异质性与局部化建模 认识到地理现象往往是非平稳的（即其关系随位置变化），本章将重点放在非平稳性的识别和建模。讨论了如何通过变异函数（Variogram）和协方差函数来描述空间变异性。随后引入了分段回归的概念，作为处理局部效应的初步方法。 第六章：地理加权回归（GWR）的原理与实践 地理加权回归（GWR）是处理空间异质性的核心工具。本章深入探讨 GWR 的数学基础，包括核函数的选择（如高斯核、三角核）和带宽（Bandwidth）的优化策略（如 AICc 最小化或交叉验证）。本书强调 GWR 结果的解释，尤其是局部回归系数的显著性检验和残差的空间分析。 第三部分：空间统计建模进阶 (Chapters 7-10) 第七章：空间平稳性与变异函数的理论 本章建立在传统的克里金插值法之上，深入讲解了理论变异函数在半变异函数（Semivariogram）建模中的作用。涵盖了球形、指数型和高斯型模型的拟合，以及各向异性（Anisotropy）的引入，这是进行最优空间插值和估计的先决条件。 第八章：经典克里金（Kriging）及其变体 详细阐述了普通克里金（Ordinary Kriging）、简单克里金、泛克里金（Universal Kriging）以及共克里金（Cokriging）的数学公式、适用条件和优缺点。重点强调克里金估计不仅提供最优线性无偏估计（BLUE），还能提供估计的不确定性度量（克里金方差图）。 第九章：空间误差模型与空间滞后模型 针对传统最小二乘法（OLS）在存在空间自相关时的局限性，本章详细介绍了空间计量经济学中的核心模型。首先解释了空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）的推导，以及如何使用最大似然法或广义矩估计（GMM）进行参数估计。讨论了如何通过拉格朗日乘数检验（Lagrange Multiplier Tests）来选择正确的模型结构。 第十-十章：空间面板数据分析 面对随时间变化的地理现象，本章介绍了空间面板数据模型。这包括如何整合时间序列特性（固定效应或随机效应）与空间依赖性（空间滞后或空间误差），为动态地理过程的分析提供了强大的统计框架。 第四部分：模式分析与聚类技术 (Chapters 11-13) 第十一章：空间点过程模型 研究事件点在空间上的分布模式。内容涵盖泊松过程、一阶和平稳二阶定常过程。重点介绍如何使用核密度估计（KDE）、Ripley's K函数和G函数来检验点集的聚集程度，并区分完全空间随机性（CSR）与观察到的模式。 第十二章：空间聚类与区域化 分析如何将地理单元（如县、邮政编码区）划分为具有相似属性的区域。讨论了传统聚类方法（如 K-Means、层次聚类）在地理数据上的局限性，并着重介绍空间约束聚类技术，如耗散聚类（Dissimilarity Clustering）和基于空间邻接的聚类算法，以确保聚类结果的地理连贯性。 第十三章：空间分类与离散化 探讨如何将连续变量或高维空间数据有效地降维或离散化，以适应不同的分析需求（如确定最佳的分类边界，避免出现“伪影”）。 第五部分：空间分析的软件实现与验证 (Chapters 14-16) 第十四章：统计软件环境中的空间分析 本书提供了一系列基于 R 语言（特别是 `spdep`, `sf`, `gstat` 包）和 Python（如 `pysal` 库）的实践教程。读者将学习如何编写脚本来自动化数据准备、模型拟合和结果可视化，实现分析的可重复性。 第十五章：模型选择、诊断与模型比较 强调统计建模的严谨性。内容包括如何进行空间模型的残差分析（检查空间自相关是否仍然存在），以及使用信息准则（如 AIC/BIC）进行不同空间回归模型（OLS, SAR, SEM, GWR）之间的公平比较。 第十六章：空间模拟与不确定性传播 介绍蒙特卡洛模拟在地理空间分析中的应用，特别是如何评估模型输入和结构选择对最终预测结果的影响。重点在于不确定性量化，以提供更可靠的决策支持信息。 第六部分：高级主题与未来方向 (Chapters 17-18) 第十七章：遥感与高维空间数据分析 探讨处理高光谱遥感数据和大规模点云数据时面临的统计挑战，如维度灾难和特征选择。简要介绍空间分类算法（如支持向量机 SVM、随机森林）在遥感图像分类中的应用，并讨论如何整合空间先验信息。 第十八章：网络空间分析导论 地理现象常常嵌入在交通、水文或社交网络中。本章简要介绍了网络拓扑结构的统计描述，以及如何将网络分析（如最短路径、中心性度量）与回归建模相结合，分析空间流动和连通性。 --- 本书特色 1. 理论与实践的紧密结合： 每章均包含清晰的数学推导和基于真实地理案例的代码示例和数据分析流程，确保读者能够立即将所学知识应用于自己的研究数据中。 2. 强调空间概念的批判性思维： 本书不仅关注计算技巧，更着重培养读者对空间过程的假设检验和对模型结果地理解释的深度理解。 3. 涵盖现代空间统计方法： 系统介绍了 GWR、空间计量经济学模型以及先进的 ESDA 技术，使本书内容始终与当前学术前沿保持同步。 4. 全面的图表和案例研究： 丰富的地图、图表和引人深思的案例研究（如城市蔓延分析、空气质量插值、犯罪热点预测）贯穿始终，增强了学习的直观性和说服力。 通过研读《地理空间数据分析导论》，读者将从一个数据使用者转变为一个能够设计复杂空间研究、构建可靠统计模型，并能清晰传达空间洞察的专家。

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这本《Elementary Statistics for Geographers, Third Edition》的呈现方式简直是一场视觉与思维的盛宴，它不仅仅是一本教科书，更像是一本精心策划的地理学与统计学交汇点的探险指南。初次翻开，那种厚重而又带着一丝新书特有的油墨香气，立刻将人带入一种严谨的学习氛围中。书中的图表设计达到了艺术品的级别，那些关于空间分布、密度分析的视觉化呈现，远比我在其他入门统计书籍中看到的要生动和直观得多。例如，他们处理异常值（outliers）的方式，不是简单地用红叉标出，而是结合了真实的案例——比如某个区域突然出现的人口爆炸性增长——来解释为什么这些“异常”点对地理模型的拟合至关重要。排版上，作者对留白的处理极其到位，使得复杂的公式和紧随其后的详细解释之间有足够的呼吸空间，这对于初学者来说简直是救星。我尤其欣赏它对R语言和GIS软件操作的集成，它不是孤立地讲解理论，而是让你立刻将学到的贝叶斯推断应用于实际的地图数据叠加分析中。这种即时反馈的学习闭环，极大地增强了学习的代入感和成就感，让我感觉自己不再是旁观者，而是真正的数据地理学家。

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我不得不说，这本书在深入性上达到了一个令人惊讶的高度，但这种深入并非以牺牲可理解性为代价。它在处理高阶内容时，那种渐进式的难度提升把握得恰到好处。比如，当我们进入到非参数检验的部分时，作者没有直接抛出复杂的公式，而是先用一组关于土地使用分类误差的案例，直观地展示了为什么参数检验在这里会失效，随后才引入了Mantel检验的必要性。这种“先体验不便，再提供工具”的教学法，使得知识的吸收变得更加扎实和有目的性。我注意到，书中对于数据可视化的强调，也远超出了仅仅是“制作图表”的范畴，它深入探讨了可视化如何影响决策者对地理风险的感知。例如，展示了不同地图投影法如何无意中夸大或缩小了特定区域的统计意义。这本书的结构设计，更像是一套严谨的田野研究方法论的缩影，而非仅仅是公式汇编。

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读完前几章，我最大的感受是，这本书的作者群体显然对地理学家的“痛点”了深有体会，并采取了一种近乎“反教材”的叙事策略。它完全避开了那种教科书里常见的、冷冰冰的、脱离实际的假设性情境。取而代之的是，每一个统计概念的引入，都紧密围绕着一个真实的地理难题展开：从城市蔓延的速度预测到气候变化对特定生态带的影响评估，统计工具的使用逻辑是“问题驱动”的。这种叙事方式彻底颠覆了我过去对统计学枯燥无味的刻板印象。他们对于空间自相关性的讨论尤其精彩，用一种近乎哲学思辨的方式探讨了“邻近性”在统计学中的权重，这在其他侧重于社会科学的统计读物中是极少深入探讨的。字体选择和字号的搭配非常人性化，即便是长时间阅读复杂的回归分析章节，眼睛的疲劳感也明显低于其他教材。这本书真正做到了，让统计学成为理解世界的强大透镜，而非仅仅是考试的工具。

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从实用角度来看，这本书的参考价值是无可替代的。我发现自己经常在进行项目分析时，会不自觉地翻回到它关于多重共线性和异方差性的章节。其他书籍往往在提及这些问题时轻描淡写，但《Elementary Statistics for Geographers》却用了整整两章的篇幅，细致入微地讲解了如何使用地理加权回归（GWR）来局部化地解决这些传统统计模型在处理空间异质性时遇到的困境。更令人称道的是，书中提供的所有案例数据和代码片段都是公开可验证的，这为我们这些正在尝试将理论应用于硕士论文的学生提供了巨大的便利。我甚至发现，书中对“统计显著性”在地理空间分析中的“过度自信”提出了尖锐的批评，提醒读者要警惕仅仅因为数据点够多就得出确定性结论的陷阱。这种批判性的视角，是这本书区别于市面上其他统计书籍的灵魂所在。

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这本书的第三版相较于前两版，在“现代化”和“前沿性”方面做出了显著的飞跃。它没有固步自封于经典的描述性统计，而是积极地将时间序列分析与地理数据结合起来，探讨了诸如城市交通流量的动态变化预测等具有高度时效性的课题。我特别喜欢其中关于“空间抽样方法”的讨论，它不再局限于传统的简单随机抽样，而是深入讲解了分层抽样和系统抽样在不规则地理区域中的实际应用和陷阱。语言风格上，虽然内容深奥，但作者的笔触始终保持着一种鼓励探索的语调，没有那种居高临下的说教感。每章末尾的“Geographer’s Challenge”环节，提出的问题往往需要综合运用多个统计概念才能解答，极大地锻炼了读者的综合分析能力。总而言之，这本书已经成为我工作台面上最常被翻阅的参考资料，它提供的是一种看待世界、量化空间关系的全新范式。

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