Spatial Statistics and Spatio-Temporal Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Michael Sherman

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2010-12-1

价格:USD 115.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470699584

丛书系列:

图书标签:

地理学
textbook統計
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Spatial Statistics
Spatio-Temporal Data
Geostatistics
GIS
Environmental Modeling
Data Analysis
Time Series
Regional Science
Remote Sensing
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具体描述

In the spatial or spatio-temporal context, specifying the correct covariance function is fundamental to obtain efficient predictions, and to understand the underlying physical process of interest. This book focuses on covariance and variogram functions, their role in prediction, and appropriate choice of these functions in applications. Both recent and more established methods are illustrated to assess many common assumptions on these functions, such as, isotropy, separability, symmetry, and intrinsic correlation. After an extensive introduction to spatial methodology, the book details the effects of common covariance assumptions and addresses methods to assess the appropriateness of such assumptions for various data structures. Key features: An extensive introduction to spatial methodology including a survey of spatial covariance functions and their use in spatial prediction (kriging) is given. Explores methodology for assessing the appropriateness of assumptions on covariance functions in the spatial, spatio-temporal, multivariate spatial, and point pattern settings. Provides illustrations of all methods based on data and simulation experiments to demonstrate all methodology and guide to proper usage of all methods. Presents a brief survey of spatial and spatio-temporal models, highlighting the Gaussian case and the binary data setting, along with the different methodologies for estimation and model fitting for these two data structures. Discusses models that allow for anisotropic and nonseparable behaviour in covariance functions in the spatial, spatio-temporal and multivariate settings. Gives an introduction to point pattern models, including testing for randomness, and fitting regular and clustered point patterns. The importance and assessment of isotropy of point patterns is detailed. Statisticians, researchers, and data analysts working with spatial and space-time data will benefit from this book as well as will graduate students with a background in basic statistics following courses in engineering, quantitative ecology or atmospheric science.

《空间统计与时空数据》是一本深入探讨地理空间数据分析方法的著作。本书并非一本轻松读物，而是为那些希望在地理信息科学、统计学、环境科学、城市规划、流行病学等领域进行严谨研究的学者、研究人员和高年级学生量身定制的。本书的核心在于揭示空间统计学强大的分析能力，以及如何有效地处理和解释那些同时具有空间位置和时间演变特性的数据。作者们精心构建了一个知识体系，从基础概念出发，逐步深入到复杂模型和前沿应用。第一部分：基础理论与空间数据的本质在展开复杂的分析技术之前，本书首先会系统性地回顾空间统计学的基本原理。这包括对空间自相关概念的详细阐释，解释为何地理上邻近的事物往往更相似，以及这种相似性如何影响统计推断。本书将介绍Moran's I、Geary's C等经典的空间自相关指数，并通过实际案例演示如何计算和解读它们。此外，还会深入探讨空间异质性这一关键概念，即地理现象的规律性可能随空间位置的变化而变化。这部分内容将为理解后续模型奠定坚实的基础，让读者深刻认识到在分析空间数据时，不能简单地将其视为独立同分布的观测值。第二部分：经典空间统计模型与方法本书将详细介绍一系列经典的空间统计模型，这些模型是处理空间依赖性的基石。读者将学习到：克里金插值法 (Kriging): 作为一种强大的地理统计学方法，克里金插值法能够根据已知点的数据，估计未知点的最优预测值，并提供相应的预测方差。本书将深入讲解不同类型的克里金，如普通克里金、泛克里金等，并讨论变异函数（variogram）的构建和拟合，这是克里金方法的关键步骤。空间回归模型 (Spatial Regression Models): 传统线性回归模型假设观测值之间相互独立，这显然不适用于空间数据。本书将引入一系列空间回归模型，例如空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model, SEM），它们能够显式地考虑空间依赖性，从而获得更准确的参数估计和统计推断。点过程模型 (Point Process Models): 对于分析离散的空间事件（如犯罪地点、疾病爆发点）的分布规律，点过程模型至关重要。本书将介绍泊松过程、马尔可夫点过程等，并探讨如何分析事件的聚集性、稀疏性以及影响因素。第三部分：时空数据的建模与分析本书的另一核心部分是时空数据的分析。时空数据具有双重依赖性：既有空间上的相互关联，又有时间上的演变规律。处理这类数据需要更加复杂的模型和技术。时空自相关 (Spatio-temporal Autocorrelation): 概念将从空间自相关扩展到时空自相关，探讨在时间和空间维度上，数据点之间的关联性。时空回归模型 (Spatio-temporal Regression Models): 结合了空间和时间依赖性的回归模型将被详细介绍。这包括如何处理时空残差的自相关性，以及如何构建能够捕捉动态变化的模型。时空插值 (Spatio-temporal Interpolation): 类似于空间插值，时空插值旨在根据已知时空点的数据，估计未知时空点的值。本书将介绍能够同时考虑空间和时间信息的插值方法。时空模式识别 (Spatio-temporal Pattern Recognition): 识别在时间和空间上同步出现的模式，例如聚集的疾病爆发，或者是随时间演变的城市扩张模式。第四部分：高级主题与计算实现本书还触及了一些更高级的主题，以满足读者深入研究的需求。贝叶斯时空模型 (Bayesian Spatio-temporal Models): 贝叶斯方法在处理复杂模型和不确定性方面具有独特优势。本书将介绍如何构建和拟合贝叶斯时空模型，尤其是在疾病监测和环境建模等领域的应用。机器学习在空间与时空数据分析中的应用: 随着机器学习的发展，本书也将探讨如何将支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、深度学习等方法应用于空间和时空数据的预测、分类和模式识别。计算工具与软件: 理论的掌握离不开实际操作。本书将提及并引导读者使用业界主流的空间统计和GIS软件，如R语言（带有`spdep`, `gstat`, `sf`等包）、Python（带有`geopandas`, `pykrige`等库）、ArcGIS等，来完成模型实现和数据分析。目标读者与学习价值《空间统计与时空数据》适用于以下人群：地理信息科学（GIS）研究者: 深入理解空间数据的内在结构，掌握高级分析工具。统计学家: 拓展统计学在地理空间领域的应用，理解和构建适用于非独立数据的模型。环境科学家: 分析污染物的空间分布，模拟气候变化的时空演变。城市规划师: 研究城市扩张模式，评估交通网络的影响，预测人口分布。流行病学家: 追踪疾病传播路径，识别疾病高发区域，评估干预措施的效果。社会科学家: 分析犯罪、贫困的空间分布，研究社会经济因素的时空关联。任何需要从地理空间数据中提取有意义洞见的研究者。本书并非易于掌握的入门教程，它要求读者具备一定的统计学基础和对地理空间概念的初步认识。但对于愿意投入时间和精力去钻研的读者而言，本书将是一份宝贵的资源，能够极大地提升其在处理和分析具有空间和时间特性的复杂数据集方面的能力，从而在各自的研究领域取得突破。通过本书的学习，读者将能够更自信地应对现实世界中各种复杂的空间与时空问题，并从中得出更具说服力的结论。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从学术深度上衡量，这本书的覆盖面广度令人咋舌，但更令人印象深刻的是其论证的严谨性。每一个提出的模型或方法论，后面都有详尽的数学推导和统计学原理支撑，绝非空泛的口号式陈述。我尤其关注了书中关于时间序列分解的部分，作者巧妙地将经典的傅里叶分析与现代的机器学习算法进行了整合对比，这提供了一个非常新颖的视角去处理非平稳的时间数据。对于希望深入理解底层逻辑的研究生来说，这本书无疑是一本极佳的“教科书之上”的进阶读物。它要求读者不仅要“会用”，更要“理解为什么会这样工作”，这种对知识体系的深度挖掘，使得这本书在众多工具书之中脱颖而出，展现了其深厚的学术底蕴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，搭配着抽象的几何线条，透着一股理性的美感。我拿到手的时候，立刻就被它沉甸甸的质感所吸引，纸张的触感非常细腻，印刷的清晰度也无可挑剔。尤其值得称赞的是排版，字号大小适中，行距安排得恰到好处，阅读起来几乎没有视觉上的疲劳感。那些复杂的公式和图表，在这样的排版下显得井井有条，即便是初次接触这类专业书籍的人，也能感受到作者在细节处理上的匠心独运。书本的开本设计也非常人性化，便于携带，无论是咖啡馆里的小憩，还是通勤路上的碎片时间，都能随时翻开沉浸其中。这种对实体书体验的极致追求，在如今这个电子阅读盛行的时代，显得尤为珍贵，让人不禁感叹，这本书不仅仅是一堆知识的载体，更是一件值得珍藏的工艺品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超出了作为一本专业参考书的范畴，它更像是一份对未来研究方向的展望蓝图。在接近尾声的部分，作者对于处理大规模、高维度时空数据的未来趋势进行了富有洞察力的预测，特别是关于如何利用云计算和并行计算优化传统空间统计模型的讨论，非常具有前瞻性。这种对前沿技术的关注和整合，让这本书在内容上始终保持着“新鲜感”，避免了同类书籍迅速过时的尴尬局面。它成功地搭建了一座连接经典理论与现代计算科学的桥梁，激励着读者去探索尚未被完全开发的分析领域，无疑为我们这些身处研究前沿的人员，提供了源源不断的灵感和坚实的方法论支撑。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末来研读其中关于数据可视化章节的内容，不得不说，作者在构建直观理解方面下了深厚的功夫。那些文字描述的枯燥理论，通过精心挑选的案例分析和配套的流程图，一下子就变得生动起来。我特别欣赏作者对于不同空间尺度下数据表现差异的探讨，这一点在很多同类书籍中往往被一笔带过。书中引用的那些来自实际地理信息系统（GIS）项目的数据集，真实且具有挑战性，迫使读者必须跳出书本，思考如何在真实世界的数据泥潭中找到最优解。此外，书中对软件工具链的介绍也十分接地气，它并没有停留在理论的象牙塔中，而是非常务实地指出了当前主流分析软件的优缺点，为后续的实践操作提供了极具价值的参考指南。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的阅读门槛确实不低，它假定读者已经具备了扎实的统计学基础和基础的编程能力。因此，对于初学者来说，开篇的部分可能会显得有些晦涩难懂，需要反复查阅参考文献进行补充学习。我个人在阅读到关于马尔可夫随机场（MRF）的章节时，就不得不暂停下来，重新回顾了关于概率图模型的知识点。然而，正是这种挑战性，让每一次攻克难关后的成就感也倍增。它更像是一位严厉但公正的导师，不给你任何捷径，逼迫你将基础打得更牢固。对于那些渴望在相关领域达到专家水平的人而言，这种“硬核”的风格，恰恰是他们所需要的磨砺。

评分☆☆☆☆☆

6.2 Spatial Statistics and Spatio-Temporal Data - Michael Sherman (Wiley series in probability and statistics, 2011)；应该归到过时的geostatistics里，都没有提到GMRF！才发现上课的slides是按照这本书结构来的，A&M系

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