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| 內容簡介： |
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本书以空间数据为基础、空间分布为特征、统计方法为主线，内容由浅入深、由易到难、由简到繁，分为描述性统计方法、经典统计分析、传统空间统计、地统计学、空间统计新方法及空间统计应用6个层次：描述性统计方法包括集中趋势度量、离散程度度量、频率分布、概率等；经典统计分析包括主成分分析、层次分析、因子分析、聚类分析、判别分析、线性规划方法及时间序列分析；传统空间统计包括点/线/面模式空间统计、空间回归分析、空间可达性分析及空间插值等；地统计学包括区域化变量、变异函数及克里金方法等；空间统计新方法包括贝叶斯模型、元胞自动机、深度神经网络、超限学习机及支持向量机等；空间统计应用涉及人口、经济、环境、气象、地质、矿产、灾害等案例。 全书结构合理、系统科学、内容丰富，使用了大量的图形、表格、符号、公式等帮助表达空间统计思想。本书通过大量的项目应用实例展示了空间统计方法的应用价值，较系统地反映了空间统计方法和技术的最新进展和成果。本书提供配套的电子课件，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）注册后免费下载。
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| 關於作者： |
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郑贵洲，教授，地图制图学与地理信息工程博士。主讲信息导论、地理信息系统原理和空间统计与分析等课程。地理信息系统省级精品资源共享课程负责人，主持湖北省省级教学研究项目2项、校级教学研究项目10多项，获湖北省省级优秀教学成果一等奖1项、二等奖3项，国家测绘地理信息局教学成果二等奖1项。长期从事地图制学与地理信息工程、深度学习与时空数据挖掘、资源与环境遥感、三维地理信息系统等领域研究工作。主持国家”863”、国家”127”工程、国家\729”工程项目子课题3项，以第2作者参加国家自然科学基金2项，负责完成省级纵横向项目20余项，获湖北省科技成果三等奖1项，获河南省地质矿产开发局科学技术进步二等奖1项，在《地球科学》、《Earth Science Informatic》等期刊上发表学术论文70余篇。出版教材专著6部，在国土信息化、智慧城市、数字海洋、灾害预报等领域取得一定成果，为国家资源开发及灾害防治做出了贡献。
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| 目錄：
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第1章 空间统计绪论11.1 空间统计的基本概念11.1.1 统计与统计学11.1.2 空间统计与空间统计学21.1.3 经典统计学与空间统计学的区别41.1.4 计量经济学与空间计量经济学51.2 空间统计学的发展51.3 空间统计数据101.3.1 空间统计中的数据类型101.3.2 空间数据统计特征131.4 空间统计的主要内容161.5 空间统计学的应用161.5.1 空间统计学在地质学中的应用171.5.2 空间统计学在土壤学中的应用181.5.3 空间统计学在生态学中的应用191.5.4 空间统计学在环境学中的应用201.5.5 空间统计学在气象学中的应用211.5.6 空间统计学在经济学中的应用21第2章 描述性统计方法232.1 集中趋势度量232.1.1 算术平均值232.1.2 中数232.1.3 众数242.1.4 数学期望252.1.5 平均中心252.1.6 加权中心262.1.7 质心262.1.8 中位中心272.2 离散程度度量272.2.1 极差282.2.2 离差282.2.3 方差282.2.4 协方差292.2.5 变异系数292.2.6 标准距离302.2.7 标准离差椭圆302.3 频率分布322.4 形态度量322.5 概率函数342.5.1 正态分布342.5.2 二项分布342.5.3 泊松分布342.5.4 t分布352.5.5 F分布352.5.6 χ2分布352.6 假设检验352.6.1 原假设与备择假设362.6.2 两类错误372.6.3 单侧检验和双侧检验372.6.4 假设检验的步骤382.7 参数检验382.7.1 样本均值与已知总体均值比较的假设检验382.7.2 两样本均值比较的假设检验402.7.3 多样本均值比较的假设检验412.8 非参数检验422.8.1 分布的假设检验432.8.2 独立性检验442.8.3 一致性检验45第3章 经典统计分析463.1 主成分分析463.1.1 主成分分析原理463.1.2 主成分分析基本步骤473.1.3 主成分分析应用实例483.2 层次分析513.2.1 层次分析原理513.2.2 层次分析基本步骤513.2.3 层次分析应用实例543.3 因子分析583.3.1 因子分析原理583.3.2 因子分析基本步骤583.3.3 因子分析应用实例603.4 聚类分析643.4.1 聚类分析原理643.4.2 聚类分析基本步骤673.4.3 聚类分析应用实例673.5 判别分析703.5.1 判别分析原理703.5.2 判别分析基本步骤713.5.3 判别分析应用实例723.6 线性规划方法743.6.1 线性规划方法原理743.6.2 线性规划方法基本步骤743.6.3 线性规划方法应用实例763.7 时间序列分析783.7.1 时间序列分析原理783.7.2 时间序列分析基本步骤793.7.3 时间序列分析应用实例80第4章 点模式空间统计824.1 空间点模式824.1.1 空间点模式概念824.1.2 点模式的类型824.1.3 点模式分析方法834.1.4 点模式尺度效应834.2 样方分析844.2.1 样方分析的思想844.2.2 样方分析的方法844.2.3 样方分析显著性检验864.2.4 样方分析应用实例874.3 核密度估计884.3.1 核密度估计原理884.3.2 核密度带宽894.3.3 核函数应用实例914.4 最近邻指数914.4.1 最近邻距离定义914.4.2 最近邻指数定义924.4.3 最近邻指数显著性检验924.4.4 最近邻指数应用实例934.5 G函数与F函数934.5.1 G函数934.5.2 F函数944.5.3 G函数和F函数的统计推断954.6 Ripley‘s K函数与L函数974.6.1 Ripley‘s K函数974.6.2 L函数100第5章 线模式空间统计1025.1 线性体长度统计1025.2 线方向统计1045.2.1 方位熵1045.2.2 线性平均方向1045.2.3 方向-频数直方图1045.2.4 方向玫瑰花图1045.3 线密度或线频度1085.3.1 线密度或线频度的计算1085.3.2 地质线性体线密度或线频度的计算1095.4 中心对称度1115.5 城市路网特征分析1125.5.1 复杂网络基础理论1125.5.2 路网建模方法1135.5.3 网络特征分析1145.6 河网密度分析1165.6.1 河网密度定义1165.6.2 河网密度提取1175.6.3 河网密度图制作118第6章 面模式空间统计1196.1 空间相关分析1196.1.1 空间相关1196.1.2 两变量相关分析1206.1.3 多变量相关分析1236.1.4 空间自相关1246.2 可变面元问题1256.3 空间权重矩阵1276.3.1 空间权重矩阵的概念1276.3.2 空间权重矩阵的类型1286.3.3 行标准化邻接空间权重矩阵1326.4 连接数统计1336.5 全局空间自相关1386.5.1 全局Moran指数1386.5.2 广义G统计量1426.5.3 Geary‘s C指数1446.6 局部空间关联指标1466.6.1 局部Moran指数1466.6.3 Getis-Ord 和 统计量1516.6.3 局部Geary‘s Ci指数153第7章 空间回归分析1567.1 一元线性回归分析1567.1.1 一元线性回归模型1567.1.2 一元线性回归模型显著性检验1567.1.3 一元线性回归模型应用实例1577.2 多元线性回归分析1577.2.1 多元线性回归模型1577.2.2 多元线性回归模型显著性检验1587.2.3 多元线性回归模型应用实例1607.3 非线性回归分析1627.3.1 非线性回归模型1627.3.2 非线性回归模型显著性检验1627.3.3 非线性回归模型应用实例1637.4 空间截面数据模型1647.4.1 空间回归一般形式1647.4.2 空间滞后模型及估计方法1657.4.3 空间误差模型及估计方法1677.4.4 空间杜宾模型及估计方法1687.4.5 空间杜宾误差模型及估计方法1697.4.6 广义空间自回归模型及估计方法1707.4.7 空间截面数据模型应用实例1707.5 空间面板数据模型1727.5.1 空间面板数据滞后模型及估计方法1737.5.2 空间面板数据误差模型及估计方法1757.6 地理加权回归模型1777.6.1 空间异质性1777.6.2 地理加权回归模型定义1777.6.3 空间权函数1797.6.4 权函数带宽优化180第8章 空间插值方法1828.1 整体内插1828.2 局部分块内插1868.2.1 双线性内插1878.2.2 样条函数内插1888.2.3 三次样条函数1908.2.4 多面函数内插1918.3 逐点内插1938.3.1 反距离加权插值法1938.3.2 移动拟合法1948.3.3 最近邻点插值法1968.3.4 径向基函数插值法1978.4 插值方法交叉验证198第9章 空间可达性分析1999.1 可达性概述1999.1.1 可达性定义1999.1.2 可达性应用1999.2 可达性度量模型2019.2.1 基于空间阻隔的度量模型2019.2.2 基于机会累积的度量模型2029.2.3 基于空间相互作用的度量模型2029.3 可达性评价2039.3.1 距离度量模型可达性评价2049.3.2 累积机会模型可达性评价2059.3.3 两步移动搜索模型可达性 评价2099.3.4 可达性模型对比分析214第10章 地统计学理论基础21510.1 区域化变量21510.1.1 随机变量21510.1.2 区域化变量的概念21610.1.3 区域化变量的性质21610.2 协方差函数及变异函数21710.2.1 协方差函数21710.2.2 变异函数21810.3 地统计学理论假设21910.3.1 二阶平稳假设21910.3.2 内蕴假设22010.4 实验变异函数的计算22010.5 变异函数理论模型22510.5.1 有基台值模型22610.5.2 无基台值模型22810.5.3 孔穴效应模型22910.6 理论变异函数拟合23010.7 变异函数结构分析23310.7.1 同一方向套合23410.7.2 各向异性套合234第11章 克里金估值方法24011.1 概述24011.2 普通克里金法24111.3 简单克里金法24511.4 泛克里金法24711.5 指示克里金法25011.6 概率克里金法25111.7 析取克里金法25211.8 协同克里金法25311.9 对数正态克里金法255第12章 空间统计新方法25612.1 贝叶斯模型25612.1.1 简介25612.1.2 贝叶斯定理25612.1.3 分层贝叶斯模型25712.1.4 贝叶斯推断25812.1.5 应用实例25912.2 元胞自动机25912.2.1 元胞自动机概念25912.2.2 元胞自动机原理26012.2.3 SLEUTH模型26112.3 深度神经网络26312.3.1 人工神经网络26312.3.2 卷积神经网络26612.3.3 递归神经网络及其变形26912.3.4 神经网络遥感水深反演27112.3.5 基于LSTM模型降雨量预测27512.4 超限学习机27812.4.1 超限学习机原理27812.4.2 遥感水深反演应用28012.5 支持向量机28212.5.1 支持向量回归算法28212.5.2 遥感反演水深应用283第13章 空间统计应用28513.1 经济发展与环境污染GWR模型28513.1.1 研究区域及数据28513.1.2 GWR模型变量检验28513.1.3 GWR模型建立与分析28613.2 基于多尺度循环注意力网络的遥感场景分类28813.2.1 研究数据28813.2.2 场景分类模型28913.2.3 模型训练292
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