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目錄
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前言
第1章 空間統計概述 1
本章知識結構導圖 1
1.1 空間數據 2
1.2 空間統計 4
1.3 為什麼學 7
1.4 怎麼學 8
1.5 主要工具 9
第2章 空間數據處理 11
本章知識結構導圖 11
2.1 數據預處理 12
2.2 空間數據整理 15
2.3 地圖編輯 22
第3章 空間數據可視化 32
本章知識結構導圖 32
3.1 專題地圖 32
3.2 動態地圖 37
第4章 聚集性分析 46
本章知識結構導圖 46
4.1 聚類分析 46
4.2 空間自相關分析 53
4.3 時空掃描統計量 67
第5章 鄰域分析 79
本章知識結構導圖 79
5.1 泰森多邊形 80
5.2 緩衝區分析 90
第6章 空間插值分析 102
本章知識結構導圖 102
6.1 經典插值方法 102
6.2 剋裏金插值 107
第7章 空間迴歸分析 124
本章知識結構導圖 124
7.1 經典推斷分析 125
7.2 空間迴歸的全局模型 127
7.3 地理加權迴歸 144
第8章 高級空間統計模型 150
本章知識結構導圖 150
8.1 地理風險探測器 151
8.2 空間麵闆模型 160
8.3 層次貝葉斯模型 165
在綫試讀
第1章 空間統計概述
　　圖1-1 空間統計概述思維導圖
　　1.1 空間數據
　　本節知識結構導圖
　　圖1-2 空間數據思維導圖
　　1.1.1 什麼是空間數據
　　有空間坐標或相對位置的數據統稱空間數據。如區域各抽樣點稻榖中重金屬的含量；各地區的疾病發病率；全國各氣象颱監測點的氣溫、氣壓、降雨情況；大氣中PM2.5在各監測點的數值；沿海地區貝類産品副溶血性弧菌的檢齣情況等。空間數據是用來描述來自於現實的目標，將數據統一化，藉以錶明空間實體的形狀大小以及位置和分布特徵。
　　空間是指在已知的坐標係裏空間目標都具有*一的空間位置；時間是指空間目標是隨時間的變化而變化；空間關係通常一般用拓撲關係錶示；屬性是指有關空間目標的自然屬性或社會屬性，它伴隨著目標的地理位置。空間數據是一種用點、綫、麵以及實體等基本空間數據結構來錶示人們賴以生存的自然世界的數據。空間數據是數字地球的基礎信息，數字地球功能的絕大部分將以空間數據為基礎。
　　1.1.2 空間數據的三要素
　　如圖1-3，空間數據具有三大屬性，即空間、時間和專題屬性，後兩者常常被視為非空間屬性。空間屬性是指空間對象幾何特徵，以及與相鄰物體的拓撲關係；時間屬性是指空間數據總是在某一時刻或者時間段內取得的或者産生的；專題屬性是指以上兩種屬性以外的空間現象的其他特徵。即空間數據提供兩類信息：一是定位數據和拓撲數據；二是描述研究對象的非空間屬性。空間自相關就是對定位數據和拓撲數據的一種描述。
　　圖1-3 GIS數據的空間特徵、屬性特徵和時間特徵
　　1.1.3 統計學特徵
　　空間相關性是指變量通過空間鄰近與自己相關。例如一地所發生的事件、行為與現象，會直接或間接影響到另一臨近地點發生的事件行為和現象。
　　空間異質性或空間差異性，指地理空間上的區域缺乏均質性。例如在經濟領域存在發達地區和落後地區、中心(核心)和外圍(邊緣)地區等經濟地理結構，從而導緻經濟社會發展和創新行為存在較大的空間上的差異性。
　　一般而言，疾病是在特定地理環境中的發生是其自身的流行病學機製與環境因素相互作用的結果。其相互作用使發生在不同空間位置上的病例與病例間、病例與環境因子間存在著自相關，從而決定瞭疾病在地理空間上的分布具有相關性和異質性。
1.1 空間統計
　　本節知識結構導圖
　　圖1-4 空間統計知識結構思維導圖
　　1.2.1 小故事大道理
　　*早應用空間統計分析思想可以追溯到160多年前一次重大的公共衛生事件，1854年英國倫敦霍亂大流行。在這次事件中，JohnSnow博士利用基於地圖的空間分析原理，將死亡病例標注在倫敦地圖上，同時還將水井的信息也標注在地圖上，通過相關分析，*後將汙染源鎖定在城中心的一個水井的抽水機上。在他的建議下市政府將該抽水機停用，此後霍亂大幅度下降，並得到有效的控製。JohnSnow利用空間分析思想控製疫情這件事具有要的裏程碑意義，它被看成瞭空間統計分析和流行病學兩個學科的共同起源；但是此後相當長的一段時間內由於缺乏刻畫數據的空間相關性和異質性的方法，人們在分析空間屬性的數據時，往往把所涉及的數據自身空間效應作為噪聲或者誤差來處理，這種對空間自相關和異質性缺乏刻畫，限製瞭以地圖為基礎的空間屬性數據在公共衛生領域中應用的深入研究。直到1950年Moran提齣空間自相關測度來研究二維或更高維空間隨機分布的現象，1951年南非學者Krige提齣瞭空間統計學萌芽思想，後經法國數學傢Matheron完善，於1963年和1967年提齣瞭地統計學和剋裏金技術。1973年，Cliff和Ord發錶瞭空間自相關(spatial autocorrelation)的分析方法，1981年齣版瞭Spatial Process：Model andApplication專著，形成瞭空間統計理論體係，以及Getis’G和Lisa提齣的空間異質性的局部統計使空間統計理論日趨成熟。近年來隨著空間分析技術以及空間分析軟件(如GIS、GeoDa、SaTScan、WinBUGS等)的迅速發展，與疾病分布有關的空間統計分析也得以較快發展。
　　1.2.2 什麼是空間統計
　　空間統計具有明顯的多學科交叉特徵，其顯著特點是思想多源、方法多樣、技術復雜，並隨著相關學科如計算機軟硬件技術的發展而發展。空間統計分析是以地理實體為研究對象，以空間統計模型為工具，以地理實體空間相關性和空間變異性為齣發點，來分析地理對象空間格局、空間關係、時空變化規律，進而揭示其成因的一門新科學。經典統計學與空間統計學的區彆與聯係歸納如錶1-1。係歸納如錶1-1。
　　錶1-1 經典統計學與空間統計學的區彆與聯係
　　第*，經典統計學研究的是隨機變量，該隨機變量的取值遵循某種概率分布變化，而空間統計學研究的是區域化變量，該區域化變量根據其在一個區域內的空間位置的不同而取不同的值，即隨機變量是與位置有關的隨機函數。因此，空間統計學研究的變量具有隨機性和結構性特點。
　　第二，在經典統計學中，待分析的變量一般應具有獨立性。而空間統計學的區域化變量是在不同空間位置上的抽樣，因而鄰近的樣本之間通常不獨立，存在某種程度的空間相關性。
　　第三，研究方嚮不同，經典統計學以頻率分布圖為基礎，研究樣本的各種數字特徵(如均值、方差)，並對總體進行推斷。而空間統計學主要考慮變量空間分布理論和估算方法。
　　第四，試驗次數不同，經典統計學所研究的變量理論上可以無限次重復或進行大量重復觀測試驗。而空間統計學所研究的區域化變量一旦在某一空間位置上取得樣品後，就不可能再在同一位置取得該樣品，即區域化變量取值隻有一次。
　　當然空間統計並不是拋棄所有的經典統計學理論，而是對這些理論加以完善，以便更適用於空間數據統計分析。
　　1.2.3 核心思想
　　空間統計研究起步於上個世紀70年代，空間統計的核心就是認識與地理位置相關的數據間的空間依賴、空間關聯等關係，通過空間位置建立數據間的統計關係。空間統計學依賴於Tablor地理學第*定律，即空間上越臨近的事物擁有越強的相似程度和空間異質性，即空間位置差異造成的行為不確定現象。例如要度量犯罪率與教育程度的關係，不同地區(文教區、貧睏區)可能不一樣。
　　1.2.4 空間統計常用方法
　　圖1-5 空間統計常用方法
內容介紹
本書共八章，內容包括空間統計概述、空間數據處理、空間數據可視化、聚集性分析、鄰域分析、空間插值分析、空間迴歸分析、高級空間統計模型。各章緊扣空間統計主題，理論結閤實際，啓發讀者深度思考，並配有豐富的案例分析。為加深讀者對每章內容的理解，本書將每章的內容分為理論和案例操作兩部分。在理論部分之初，先用思維導圖將抽象的原理和過程直觀展示，希望達到一目瞭然、強化記憶、一圖勝韆言的效果，幫助讀者迅速抓住重點，提高學習和記憶效率，促進更深層次理解和應用。在案例操作部分，為貼近業務工作的實際需要，本書采用瞭與實際業務數據字段類似的食品汙染、食源性疾病等經過處理的模擬數據，並使用國際通用的ArcGIS、R軟件等進行空間統計分析，便於讀者理解和應用。
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