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空間統(tǒng)計(jì)理論與方法(本科教材) 版權(quán)信息
- ISBN：9787121438035
- 條形碼：9787121438035 ; 978-7-121-43803-5
- 裝幀：平塑
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
空間統(tǒng)計(jì)理論與方法(本科教材) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)以空間數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、空間分布為特征、統(tǒng)計(jì)方法為主線，內(nèi)容由淺入深、由易到難、由簡(jiǎn)到繁，分為描述性統(tǒng)計(jì)方法、經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析、傳統(tǒng)空間統(tǒng)計(jì)、地統(tǒng)計(jì)學(xué)、空間統(tǒng)計(jì)新方法及空間統(tǒng)計(jì)應(yīng)用6個(gè)層次：描述性統(tǒng)計(jì)方法包括集中趨勢(shì)度量、離散程度度量、頻率分布、概率等；經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析包括主成分分析、層次分析、因子分析、聚類分析、判別分析、線性規(guī)劃方法及時(shí)間序列分析；傳統(tǒng)空間統(tǒng)計(jì)包括點(diǎn)/線/面模式空間統(tǒng)計(jì)、空間回歸分析、空間可達(dá)性分析及空間插值等；地統(tǒng)計(jì)學(xué)包括區(qū)域化變量、變異函數(shù)及克里金方法等；空間統(tǒng)計(jì)新方法包括貝葉斯模型、元胞自動(dòng)機(jī)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、超限學(xué)習(xí)機(jī)及支持向量機(jī)等；空間統(tǒng)計(jì)應(yīng)用涉及人口、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、氣象、地質(zhì)、礦產(chǎn)、災(zāi)害等案例。 全書(shū)結(jié)構(gòu)合理、系統(tǒng)科學(xué)、內(nèi)容豐富，使用了大量的圖形、表格、符號(hào)、公式等幫助表達(dá)空間統(tǒng)計(jì)思想。本書(shū)通過(guò)大量的項(xiàng)目應(yīng)用實(shí)例展示了空間統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用價(jià)值，較系統(tǒng)地反映了空間統(tǒng)計(jì)方法和技術(shù)的*新進(jìn)展和成果。本書(shū)提供配套的電子課件，讀者可登錄華信教育資源網(wǎng)（www.hxedu.com.cn）注冊(cè)后免費(fèi)下載。
空間統(tǒng)計(jì)理論與方法(本科教材) 目錄
第1章 空間統(tǒng)計(jì)緒論 11.1 空間統(tǒng)計(jì)的基本概念 11.1.1 統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué) 11.1.2 空間統(tǒng)計(jì)與空間統(tǒng)計(jì)學(xué) 21.1.3 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)與空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別 41.1.4 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 51.2 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展 51.3 空間統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 101.3.1 空間統(tǒng)計(jì)中的數(shù)據(jù)類型 101.3.2 空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征 131.4 空間統(tǒng)計(jì)的主要內(nèi)容 161.5 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用 161.5.1 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在地質(zhì)學(xué)中的應(yīng)用 171.5.2 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在土壤學(xué)中的應(yīng)用 18第1章 空間統(tǒng)計(jì)緒論 1
1.1 空間統(tǒng)計(jì)的基本概念 1
1.1.1 統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué) 1
1.1.2 空間統(tǒng)計(jì)與空間統(tǒng)計(jì)學(xué) 2
1.1.3 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)與空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別 4
1.1.4 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 5
1.2 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展 5
1.3 空間統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 10
1.3.1 空間統(tǒng)計(jì)中的數(shù)據(jù)類型 10
1.3.2 空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征 13
1.4 空間統(tǒng)計(jì)的主要內(nèi)容 16
1.5 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用 16
1.5.1 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在地質(zhì)學(xué)中的應(yīng)用 17
1.5.2 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在土壤學(xué)中的應(yīng)用 18
1.5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用 19
1.5.4 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在環(huán)境學(xué)中的應(yīng)用 20
1.5.5 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在氣象學(xué)中的應(yīng)用 21
1.5.6 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用 21
第2章 描述性統(tǒng)計(jì)方法 23
2.1 集中趨勢(shì)度量 23
2.1.1 算術(shù)平均值 23
2.1.2 中數(shù) 23
2.1.3 眾數(shù) 24
2.1.4 數(shù)學(xué)期望 25
2.1.5 平均中心 25
2.1.6 加權(quán)中心 26
2.1.7 質(zhì)心 26
2.1.8 中位中心 27
2.2 離散程度度量 27
2.2.1 極差 28
2.2.2 離差 28
2.2.3 方差 28
2.2.4 協(xié)方差 29
2.2.5 變異系數(shù) 29
2.2.6 標(biāo)準(zhǔn)距離 30
2.2.7 標(biāo)準(zhǔn)離差橢圓 30
2.3 頻率分布 32
2.4 形態(tài)度量 32
2.5 概率函數(shù) 34
2.5.1 正態(tài)分布 34
2.5.2 二項(xiàng)分布 34
2.5.3 泊松分布 34
2.5.4 t分布 35
2.5.5 F分布 35
2.5.6 χ2分布 35
2.6 假設(shè)檢驗(yàn) 35
2.6.1 原假設(shè)與備擇假設(shè) 36
2.6.2 兩類錯(cuò)誤 37
2.6.3 單側(cè)檢驗(yàn)和雙側(cè)檢驗(yàn) 37
2.6.4 假設(shè)檢驗(yàn)的步驟 38
2.7 參數(shù)檢驗(yàn) 38
2.7.1 樣本均值與已知總體均值比較的假設(shè)檢驗(yàn) 38
2.7.2 兩樣本均值比較的假設(shè)檢驗(yàn) 40
2.7.3 多樣本均值比較的假設(shè)檢驗(yàn) 41
2.8 非參數(shù)檢驗(yàn) 42
2.8.1 分布的假設(shè)檢驗(yàn) 43
2.8.2 獨(dú)立性檢驗(yàn) 44
2.8.3 一致性檢驗(yàn) 45
第3章 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析 46
3.1 主成分分析 46
3.1.1 主成分分析原理 46
3.1.2 主成分分析基本步驟 47
3.1.3 主成分分析應(yīng)用實(shí)例 48
3.2 層次分析 51
3.2.1 層次分析原理 51
3.2.2 層次分析基本步驟 51
3.2.3 層次分析應(yīng)用實(shí)例 54
3.3 因子分析 58
3.3.1 因子分析原理 58
3.3.2 因子分析基本步驟 58
3.3.3 因子分析應(yīng)用實(shí)例 60
3.4 聚類分析 64
3.4.1 聚類分析原理 64
3.4.2 聚類分析基本步驟 67
3.4.3 聚類分析應(yīng)用實(shí)例 67
3.5 判別分析 70
3.5.1 判別分析原理 70
3.5.2 判別分析基本步驟 71
3.5.3 判別分析應(yīng)用實(shí)例 72
3.6 線性規(guī)劃方法 74
3.6.1 線性規(guī)劃方法原理 74
3.6.2 線性規(guī)劃方法基本步驟 74
3.6.3 線性規(guī)劃方法應(yīng)用實(shí)例 76
3.7 時(shí)間序列分析 78
3.7.1 時(shí)間序列分析原理 78
3.7.2 時(shí)間序列分析基本步驟 79
3.7.3 時(shí)間序列分析應(yīng)用實(shí)例 80
第4章 點(diǎn)模式空間統(tǒng)計(jì) 82
4.1 空間點(diǎn)模式 82
4.1.1 空間點(diǎn)模式概念 82
4.1.2 點(diǎn)模式的類型 82
4.1.3 點(diǎn)模式分析方法 83
4.1.4 點(diǎn)模式尺度效應(yīng) 83
4.2 樣方分析 84
4.2.1 樣方分析的思想 84
4.2.2 樣方分析的方法 84
4.2.3 樣方分析顯著性檢驗(yàn) 86
4.2.4 樣方分析應(yīng)用實(shí)例 87
4.3 核密度估計(jì) 88
4.3.1 核密度估計(jì)原理 88
4.3.2 核密度帶寬 89
4.3.3 核函數(shù)應(yīng)用實(shí)例 91
4.4 *近鄰指數(shù) 91
4.4.1 *近鄰距離定義 91
4.4.2 *近鄰指數(shù)定義 92
4.4.3 *近鄰指數(shù)顯著性檢驗(yàn) 92
4.4.4 *近鄰指數(shù)應(yīng)用實(shí)例 93
4.5 G函數(shù)與F函數(shù) 93
4.5.1 G函數(shù) 93
4.5.2 F函數(shù) 94
4.5.3 G函數(shù)和F函數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷 95
4.6 Ripley‘s K函數(shù)與L函數(shù) 97
4.6.1 Ripley‘s K函數(shù) 97
4.6.2 L函數(shù) 100
第5章 線模式空間統(tǒng)計(jì) 102
5.1 線性體長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì) 102
5.2 線方向統(tǒng)計(jì) 104
5.2.1 方位熵 104
5.2.2 線性平均方向 104
5.2.3 方向-頻數(shù)直方圖 104
5.2.4 方向玫瑰花圖 104
5.3 線密度或線頻度 108
5.3.1 線密度或線頻度的計(jì)算 108
5.3.2 地質(zhì)線性體線密度或線頻度的計(jì)算 109
5.4 中心對(duì)稱度 111
5.5 城市路網(wǎng)特征分析 112
5.5.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 112
5.5.2 路網(wǎng)建模方法 113
5.5.3 網(wǎng)絡(luò)特征分析 114
5.6 河網(wǎng)密度分析 116
5.6.1 河網(wǎng)密度定義 116
5.6.2 河網(wǎng)密度提取 117
5.6.3 河網(wǎng)密度圖制作 118
第6章 面模式空間統(tǒng)計(jì) 119
6.1 空間相關(guān)分析 119
6.1.1 空間相關(guān) 119
6.1.2 兩變量相關(guān)分析 120
6.1.3 多變量相關(guān)分析 123
6.1.4 空間自相關(guān) 124
6.2 可變面元問(wèn)題 125
6.3 空間權(quán)重矩陣 127
6.3.1 空間權(quán)重矩陣的概念 127
6.3.2 空間權(quán)重矩陣的類型 128
6.3.3 行標(biāo)準(zhǔn)化鄰接空間權(quán)重矩陣 132
6.4 連接數(shù)統(tǒng)計(jì) 133
6.5 全局空間自相關(guān) 138
6.5.1 全局Moran指數(shù) 138
6.5.2 廣義G統(tǒng)計(jì)量 142
6.5.3 Geary‘s C指數(shù) 144
6.6 局部空間關(guān)聯(lián)指標(biāo) 146
6.6.1 局部Moran指數(shù) 146
6.6.3 Getis-Ord 和 統(tǒng)計(jì)量 151
6.6.3 局部Geary‘s Ci指數(shù) 153
第7章 空間回歸分析 156
7.1 一元線性回歸分析 156
7.1.1 一元線性回歸模型 156
7.1.2 一元線性回歸模型顯著性檢驗(yàn) 156
7.1.3 一元線性回歸模型應(yīng)用實(shí)例 157
7.2 多元線性回歸分析 157
7.2.1 多元線性回歸模型 157
7.2.2 多元線性回歸模型顯著性檢驗(yàn) 158
7.2.3 多元線性回歸模型應(yīng)用實(shí)例 160
7.3 非線性回歸分析 162
7.3.1 非線性回歸模型 162
7.3.2 非線性回歸模型顯著性檢驗(yàn) 162
7.3.3 非線性回歸模型應(yīng)用實(shí)例 163
7.4 空間截面數(shù)據(jù)模型 164
7.4.1 空間回歸一般形式 164
7.4.2 空間滯后模型及估計(jì)方法 165
7.4.3 空間誤差模型及估計(jì)方法 167
7.4.4 空間杜賓模型及估計(jì)方法 168
7.4.5 空間杜賓誤差模型及估計(jì)方法 169
7.4.6 廣義空間自回歸模型及估計(jì)方法 170
7.4.7 空間截面數(shù)據(jù)模型應(yīng)用實(shí)例 170
7.5 空間面板數(shù)據(jù)模型 172
7.5.1 空間面板數(shù)據(jù)滯后模型及估計(jì)方法 173
7.5.2 空間面板數(shù)據(jù)誤差模型及估計(jì)方法 175
7.6 地理加權(quán)回歸模型 177
7.6.1 空間異質(zhì)性 177
7.6.2 地理加權(quán)回歸模型定義 177
7.6.3 空間權(quán)函數(shù) 179
7.6.4 權(quán)函數(shù)帶寬優(yōu)化 180
第8章 空間插值方法 182
8.1 整體內(nèi)插 182
8.2 局部分塊內(nèi)插 186
8.2.1 雙線性內(nèi)插 187
8.2.2 樣條函數(shù)內(nèi)插 188
8.2.3 三次樣條函數(shù) 190
8.2.4 多面函數(shù)內(nèi)插 191
8.3 逐點(diǎn)內(nèi)插 193
8.3.1 反距離加權(quán)插值法 193
8.3.2 移動(dòng)擬合法 194
8.3.3 *近鄰點(diǎn)插值法 196
8.3.4 徑向基函數(shù)插值法 197
8.4 插值方法交叉驗(yàn)證 198
第9章 空間可達(dá)性分析 199
9.1 可達(dá)性概述 199
9.1.1 可達(dá)性定義 199
9.1.2 可達(dá)性應(yīng)用 199
9.2 可達(dá)性度量模型 201
9.2.1 基于空間阻隔的度量模型 201
9.2.2 基于機(jī)會(huì)累積的度量模型 202
9.2.3 基于空間相互作用的度量模型 202
9.3 可達(dá)性評(píng)價(jià) 203
9.3.1 距離度量模型可達(dá)性評(píng)價(jià) 204
9.3.2 累積機(jī)會(huì)模型可達(dá)性評(píng)價(jià) 205
9.3.3 兩步移動(dòng)搜索模型可達(dá)性評(píng)價(jià) 209
9.3.4 可達(dá)性模型對(duì)比分析 214
第10章 地統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ) 215
10.1 區(qū)域化變量 215
10.1.1 隨機(jī)變量 215
10.1.2 區(qū)域化變量的概念 216
10.1.3 區(qū)域化變量的性質(zhì) 216
10.2 協(xié)方差函數(shù)及變異函數(shù) 217
10.2.1 協(xié)方差函數(shù) 217
10.2.2 變異函數(shù) 218
10.3 地統(tǒng)計(jì)學(xué)理論假設(shè) 219
10.3.1 二階平穩(wěn)假設(shè) 219
10.3.2 內(nèi)蘊(yùn)假設(shè) 220
10.4 實(shí)驗(yàn)變異函數(shù)的計(jì)算 220
10.5 變異函數(shù)理論模型 225
10.5.1 有基臺(tái)值模型 226
10.5.2 無(wú)基臺(tái)值模型 228
10.5.3 孔穴效應(yīng)模型 229
10.6 理論變異函數(shù)擬合 230
10.7 變異函數(shù)結(jié)構(gòu)分析 233
10.7.1 同一方向套合 234
10.7.2 各向異性套合 234
第11章 克里金估值方法 240
11.1 概述 240
11.2 普通克里金法 241
11.3 簡(jiǎn)單克里金法 245
11.4 泛克里金法 247
11.5 指示克里金法 250
11.6 概率克里金法 251
11.7 析取克里金法 252
11.8 協(xié)同克里金法 253
11.9 對(duì)數(shù)正態(tài)克里金法 255
第12章 空間統(tǒng)計(jì)新方法 256
12.1 貝葉斯模型 256
12.1.1 簡(jiǎn)介 256
12.1.2 貝葉斯定理 256
12.1.3 分層貝葉斯模型 257
12.1.4 貝葉斯推斷 258
12.1.5 應(yīng)用實(shí)例 259
12.2 元胞自動(dòng)機(jī) 259
12.2.1 元胞自動(dòng)機(jī)概念 259
12.2.2 元胞自動(dòng)機(jī)原理 260
12.2.3 SLEUTH模型 261
12.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 263
12.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 263
12.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 266
12.3.3 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變形 269
12.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感水深反演 271
12.3.5 基于LSTM模型降雨量預(yù)測(cè) 275
12.4 超限學(xué)習(xí)機(jī) 278
12.4.1 超限學(xué)習(xí)機(jī)原理 278
12.4.2 遙感水深反演應(yīng)用 280
12.5 支持向量機(jī) 282
12.5.1 支持向量回歸算法 282
12.5.2 遙感反演水深應(yīng)用 283
第13章 空間統(tǒng)計(jì)應(yīng)用 285
13.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染GWR模型 285
13.1.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù) 285
13.1.2 GWR模型變量檢驗(yàn) 285
13.1.3 GWR模型建立與分析 286
13.2 基于多尺度循環(huán)注意力網(wǎng)絡(luò)的遙感場(chǎng)景分類 288
13.2.1 研究數(shù)據(jù) 288
13.2.2 場(chǎng)景分類模型 289
13.2.3 模型訓(xùn)練 292
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空間統(tǒng)計(jì)理論與方法(本科教材) 作者簡(jiǎn)介
鄭貴洲，教授，地圖制圖學(xué)與地理信息工程博士。主講信息導(dǎo)論、地理信息系統(tǒng)原理和空間統(tǒng)計(jì)與分析等課程。地理信息系統(tǒng)省級(jí)精品資源共享課程負(fù)責(zé)人，主持湖北省省級(jí)教學(xué)研究項(xiàng)目2項(xiàng)、校級(jí)教學(xué)研究項(xiàng)目10多項(xiàng)，獲湖北省省級(jí)優(yōu)秀教學(xué)成果一等獎(jiǎng)1項(xiàng)、二等獎(jiǎng)3項(xiàng)，國(guó)家測(cè)繪地理信息局教學(xué)成果二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。長(zhǎng)期從事地圖制學(xué)與地理信息工程、深度學(xué)習(xí)與時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘、資源與環(huán)境遙感、三維地理信息系統(tǒng)等領(lǐng)域研究工作。主持國(guó)家"863”、國(guó)家"127”工程、國(guó)家"729”工程項(xiàng)目子課題3項(xiàng)，以第2作者參加國(guó)家自然科學(xué)基金2項(xiàng)，負(fù)責(zé)完成省級(jí)縱橫向項(xiàng)目20余項(xiàng)，獲湖北省科技成果三等獎(jiǎng)1項(xiàng)，獲河南省地質(zhì)礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)局科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，在《地球科學(xué)》、《Earth Science Informatic》等期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文70余篇。出版教材專著6部，在國(guó)土信息化、智慧城市、數(shù)字海洋、災(zāi)害預(yù)報(bào)等領(lǐng)域取得一定成果，為國(guó)家資源開(kāi)發(fā)及災(zāi)害防治做出了貢獻(xiàn)。
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