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

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出版者:Oxford University Press

作者:Daniel A. Griffith

出品人:

页数:524

译者:

出版时间:1999-12-2

价格:USD 170.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780195109580

丛书系列:

图书标签:

• 空间统计
• 统计数据分析
• 地理统计
• 案例研究
• R语言
• 空间数据
• 统计建模
• 数据分析
• GIS
• 空间分析

空间统计数据分析案例集：探索与实践 本书内容概述 本书是一本旨在为空间数据分析领域的研究人员、从业者以及高年级学生提供全面、深入实践指导的案例集。它并非一本理论教科书，而是专注于将复杂、前沿的空间统计方法应用于真实世界问题的“动手”指南。全书通过精选的、具有代表性的案例，系统地展示了如何从数据采集、预处理，到模型选择、拟合、诊断，直至结果的可视化与解释的全过程。 本书的核心价值在于其案例驱动的教学范式。我们深知，空间统计学的精髓在于其应用性，纯粹的理论推导往往难以直接指导实践中的复杂挑战。因此，我们精心设计了横跨多个学科领域的案例，确保读者能够接触到不同类型空间数据（点、线、面）和不同分析目标（回归、插值、模式识别、关联分析）。 第一部分：空间数据基础与预处理的艺术 本部分着重于奠定坚实的数据基础，这是任何成功空间分析的基石。我们探讨了空间数据处理中的常见陷阱与最佳实践。 案例 1.1：地理数据清洗与拓扑错误修复 本案例聚焦于处理来自不同源头（如政府公开数据、传感器网络、众包数据）的地理要素数据集。我们将演示如何识别和修复常见的拓扑错误（如悬挂节点、重叠多边形、自相交线段）。重点在于使用专业GIS软件和编程库（如 `sf` 和 `s2`）进行高效、批量的修复流程构建。讨论将深入到坐标参考系统（CRS）的选择与转换对后续统计分析精度的影响。 案例 1.2：空间异质性的初步探测——探索性空间数据分析（ESDA） 在正式建模之前，理解数据的内在结构至关重要。本案例侧重于使用经典的ESDA工具来揭示空间自相关和空间异质性。我们将详细演示如何计算和解释Moran’s I、Geary’s C指数，并结合可视化方法（如半变异函数图和P-P图）来初步判断数据是否符合平稳性假设。此外，还会介绍局部指标如LISA（局部莫兰指数）的应用，用以识别空间热点和冷点。 案例 1.3：缺失值处理与空间插补技术 真实世界的数据集往往存在缺失。本案例对比了多种处理空间缺失值的方法：从简单的均值/众数填充到更复杂的、考虑空间依赖性的插补技术。我们将详细演示克里金法（Kriging）在插补中的应用，以及如何通过交叉验证评估不同插补策略的性能和稳健性。 第二部分：核心空间计量模型构建与应用 本部分是本书的核心，涵盖了从基础的空间回归到高级的空间过程建模。每个案例都以一个具体的研究问题为驱动。 案例 2.1：空间滞后模型（SAR）与空间误差模型（SEM）的辨析与应用 本案例研究某一城市区域的房价影响因素。我们将首先建立传统的OLS模型，然后通过残差的空间自相关检验，引入SAR和SEM。重点在于解释 $ ho$（空间自回归系数）和 $lambda$（空间误差系数）的实际含义，以及它们如何影响系数估计的有效性。读者将学会如何根据模型诊断指标（如AIC/BIC和似然比检验）选择最优的空间回归框架。 案例 2.2：空间杜宾模型（SDM）在溢出效应分析中的应用 当研究对象的因变量不仅受自身解释变量影响，还受到邻近地区解释变量的影响时，SDM是理想的选择。本案例模拟了区域经济发展对相邻区域就业率的“溢出效应”。我们将细致讲解如何分解直接效应、间接效应（空间溢出）和总效应，并讨论在模型设定中如何处理空间权重矩阵（W）的不同构造方式（如邻接、距离阈值或阻力距离）。 案例 2.3：非平稳性与地理加权回归（GWR） 传统的全局模型假设空间关系在研究区域内是均匀的（平稳）。本案例通过分析环境污染物浓度与健康指标的关系，展示空间异质性如何违反这一假设。我们将深入探讨GWR的基本原理，包括核函数的选择（如高斯核、指数核）和带宽（Bandwidth）的优化（如AIC或交叉验证法）。最后，将对比GWR的局部R²与全局R²，以量化空间异质性的程度。 第三部分：高级空间过程建模与机器学习集成 本部分面向寻求超越传统计量模型的读者，探讨更复杂的空间统计技术和与现代计算方法的结合。 案例 3.1：半变异函数建模与克里金插值（Kriging） 本案例聚焦于连续面数据的插值问题，例如土壤水分或气温分布。我们将详细讲解变异函数的理论基础，包括各向同性与各向异性模型（球状、指数、高斯）。实践部分将侧重于如何根据经验半变异函数图拟合理论模型，并使用普通克里金（Ordinary Kriging）和通用克里金（Universal Kriging）进行预测，同时生成预测误差图，量化不确定性。 案例 3.2：空间点过程分析：Lichtenberg 模式与 Ripley’s K 函数 针对事件点数据的空间分布模式分析，本案例演示如何使用Ripley’s K函数来检验点模式是聚集的、分散的还是随机的。我们将使用模拟包络线（Monte Carlo simulation）来评估观测到的K函数值是否显著偏离完全空间随机性（CSR）的期望。此方法适用于分析疾病爆发点、设施布局或生态学中的物种分布。 案例 3.3：贝叶斯空间模型与MCMC方法的应用 本案例引入了贝叶斯统计框架来处理空间相关性问题。我们将构建一个包含随机效应（如未观测到的空间聚集因素）的贝叶斯分层模型。重点在于如何使用Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 算法（如Gibbs Sampling或Metropolis-Hastings）来估计后验分布。读者将学习如何评估MCMC链的收敛性（如Gelamn-Rubin 统计量），并理解贝叶斯方法在处理小样本或复杂结构模型时的优势。 第四部分：模型评估、验证与可视化输出 空间分析的最终目标是清晰、准确地传达研究发现。本部分关注模型的稳健性和结果的有效展示。 案例 4.1：空间权重矩阵的敏感性分析 空间权重矩阵（Spatial Weights Matrix, W）的构建是空间分析中最具主观性的步骤之一。本案例系统地展示了不同W矩阵（如固定距离阈值、K最近邻、标准邻接）如何影响空间自相关指标和回归系数估计。通过对比分析，引导读者理解选择特定W矩阵对最终结论的潜在影响，从而增强模型解释的严谨性。 案例 4.2：高阶空间模型的模型选择与诊断 当我们面对一个可能存在多重空间依赖性（如既有邻居影响也有误差空间相关性）的复杂情景时，如何系统地选择最佳模型？本案例将指导读者使用嵌套模型测试、信息准则以及空间残差的检验，进行模型的层级筛选。我们将演示如何诊断模型设定中的异方差和残差的正态性，并讨论何时需要转向更灵活的混合效应模型。 案例 4.3：交互式空间数据可视化与报告生成 本案例侧重于将复杂的统计结果转化为易于理解的交互式地图。我们将利用现代Web GIS工具和编程库（如`leaflet`或`plotly`）来创建动态图层，展示GWR的系数变化、LISA集群的动态交互，以及克里金插值的置信区间。最终目标是生成可以直接嵌入报告或在线发布的、具有高度信息承载力的可视化输出。 总结 本书的每一章都提供完整的代码示例（兼容主流统计软件环境），详细的数据准备步骤，以及对关键统计输出的深入解读。通过这些精心挑选的、贴近实际业务和科研需求的案例，读者将能够熟练地驾驭空间统计学的挑战，真正做到从理论到实践的无缝衔接。

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