Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:CRC Pr I Llc

作者:Banerjee, Sudipto

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2003-12

价格:$ 118.59

装帧:HRD

isbn号码:9781584884101

丛书系列:

图书标签:

空间数据
层次模型
统计建模
空间统计
贝叶斯方法
地理统计学
数据分析
机器学习
R语言
GIS

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Among the many uses of hierarchical modeling, their application to the statistical analysis of spatial and spatio-temporal data from areas such as epidemiology And environmental science has proven particularly fruitful. Yet to date, the few books that address the subject have been either too narrowly focused on specific aspects of spatial analysis, or written at a level often inaccessible to those lacking a strong background in mathematical statistics.Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data is the first accessible, self-contained treatment of hierarchical methods, modeling, and data analysis for spatial and spatio-temporal data. Starting with overviews of the types of spatial data, the data analysis tools appropriate for each, and a brief review of the Bayesian approach to statistics, the authors discuss hierarchical modeling for univariate spatial response data, including Bayesian kriging and lattice (areal data) modeling. They then consider the problem of spatially misaligned data, methods for handling multivariate spatial responses, spatio-temporal models, and spatial survival models. The final chapter explores a variety of special topics, including spatially varying coefficient models.This book provides clear explanations, plentiful illustrations --some in full color--a variety of homework problems, and tutorials and worked examples using some of the field's most popular software packages.. Written by a team of leaders in the field, it will undoubtedly remain the primary textbook and reference on the subject for years to come.

时空数据建模与分析：超越传统方法的深度探索图书简介本书深入探讨了如何有效地处理和分析复杂的时间序列和空间分布数据，旨在为研究人员和实践者提供一套全面且先进的建模工具箱。面对当今世界中日益增长的、具有复杂依赖性和非平稳特性的海量时空数据集，传统的统计方法往往力不从心。本书致力于弥补这一差距，聚焦于构建能够准确捕捉数据内在结构、进行稳健预测和进行深刻洞察的现代统计模型。本书的结构设计旨在引导读者从基础概念逐步深入到前沿技术。我们首先回顾了时间序列分析和空间统计学的核心原理，重点强调了如何识别和量化不同尺度上的依赖关系——包括时间上的自相关性、空间上的地理加权效应以及时空交互作用。第一部分：时空数据的基础与挑战我们将从时空数据的本质特性入手。时间序列数据往往表现出趋势、季节性和残差的复杂组合，而空间数据则受到地理邻近性和异质性的深刻影响。本书详细阐述了处理数据缺失、异常值识别以及数据预处理的必要步骤，确保后续建模建立在坚实的基础之上。我们特别关注了如何使用先进的可视化技术（如时空立方体可视化、空间插值图谱）来揭示数据中隐藏的模式和结构。第二部分：先进的时间序列模型在时间序列分析部分，我们超越了经典的ARIMA模型，重点介绍了处理非线性和高频数据的技术。内容涵盖了： 1. 状态空间模型与卡尔曼滤波：阐述如何将复杂的时间序列分解为潜在的、不可观测的状态变量，并通过迭代滤波过程实现最优估计和预测。这对于金融市场波动性、传感器网络数据流等动态系统的实时跟踪至关重要。 2. 非线性时间序列模型：深入探讨 GARCH 族模型（如 EGARCH, GJR-GARCH）在金融风险管理中的应用，以及状态转换模型（Markov Switching Models）在识别系统 regime 变化方面的能力。 3. 长期记忆过程（Long-Memory Processes）：介绍 Hurst 指数、FARIMA 模型，用以分析具有长期依赖性的现象，例如水文数据或气候变化记录。第三部分：深入的空间统计理论与应用空间统计是本书的另一核心支柱。我们不再局限于简单的克里金（Kriging），而是着重于处理高维和大规模空间数据的计算挑战。 1. 空间计量模型（Spatial Econometrics）：详细介绍了空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）以及空间杜宾模型（SDM）。我们不仅讲解了模型的设定和参数估计（如最大似然法、矩估计），更侧重于如何解释空间乘数（Spatial Multipliers）在政策评估中的意义。 2. 马尔可夫随机场（MRF）与条件自回归（CAR）：针对区域（Lattice）数据，本书阐述了如何使用贝叶斯框架，特别是 MCMC 方法，来估计具有依赖性结构的参数模型，这在流行病学和人口普查数据分析中应用广泛。 3. 空间点过程建模：对于地理位置点数据（如犯罪热点、树木分布），本书探讨了聚类分析、核密度估计的高级形式，并引入了 Ripley’s K 函数和 pair-correlation functions 等统计工具来量化点事件的聚集程度和尺度效应。第四部分：时空数据的集成建模框架本书的高潮部分在于整合时间与空间维度，构建真正的“时空”模型。这一部分是区别于传统分离分析的关键。 1. 时空克里金与协方差函数选择：我们将重点分析各种时空协方差函数（如指数、高斯、马特恩函数）的特性，以及它们如何影响时空插值的准确性。书中提供了实战指南，教导读者如何根据数据的观测特征（各向同性、各向异性）选择合适的模型结构。 2. 时空回归模型：介绍如何处理既有时间依赖性又有空间依赖性的回归问题，例如时空加权回归（Spatiotemporal Weighted Regression），以及如何将时间趋势嵌入到空间回归结构中。 3. 高维时空数据的维度缩减技术：面对包含数百个时间点和大量空间单元的数据集，我们引入了主成分分析（PCA）在时空领域的变体（如 Spatio-Temporal Factor Models），以及张量分解（Tensor Decomposition）方法，以提取影响系统变化的主要潜在因素。第五部分：计算方法与软件实现为了确保理论的实用性，本书的最后一部分提供了关于如何将这些复杂模型付诸实践的指导。我们着重于使用现代统计计算环境（如 R 语言的特定包、Python 的生态系统）来实现上述模型。内容包括高效的 MCMC 采样策略、并行计算在处理大型时空数据集中的应用，以及模型诊断和选择的标准（如 AIC、DIC、交叉验证）。目标读者本书面向具有一定统计学和概率论基础的研究生、博士后、数据科学家、地理信息系统（GIS）专家以及需要处理大规模环境、金融、交通或公共卫生时空数据的专业人士。本书的难度适中，既提供了严格的理论推导，也包含了丰富的案例分析，以确保读者能够熟练掌握并应用于各自的研究领域。通过学习本书，读者将能够构建比传统方法更精细、更具预测能力的分析工具。