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前言1

致谢1

版权说明1

引言1

0.1关于本书1

0.2什么是空间数据分析？3

0.3本书的写作动机4

0.4本书的组织结构6

0.5空间数据矩阵8

第一部分 空间数据分析的背景11

第1章 空间数据分析：科学和决策背景11

1.1科学领域的空间数据分析11

1.1.1科学解释领域中地点、背景和空间的一般性问题12

1.1.2空间过程15

1.2科学解释特定领域中的地点和空间16

1.2.1空间分支科学的定义16

1.2.2举例：选择的研究领域17

1.2.3问题求解中的空间数据分析24

1.3决策领域的空间数据分析26

1.4空间数据分析中产生的问题举例28

1.4.1描述和地图解释29

1.4.2信息冗余29

1.4.3建模29

1.5小结29

第2章 空间数据的性质31

2.1空间数据矩阵：概念化和表达问题31

2.1.1地理空间：对象、空间域和地理几何表达31

2.1.2地理空间：属性值的空间相关性33

2.1.3变量34

2.1.4样本还是样本总体？38

2.2空间数据矩阵：它的形式39

2.3空间数据矩阵：它的质量42

2.3.1模型质量43

2.3.2数据质量45

2.4空间相关性的量化54

2.5小结63

第二部分 空间数据：数据获取及质量问题67

第3章 通过采样获取空间数据67

3.1空间数据源67

3.2空间采样68

3.2.1空间采样的目的和方法68

3.2.2基于模型和设计的空间采样方法71

3.2.3采样方案73

3.2.4选择采样方法的问题76

3.3模拟制图83

第4章 数据质量：对空间数据分析的影响86

4.1数据和空间数据分析中的误差86

4.1.1测量误差模型86

4.1.2粗差88

4.1.3误差传播92

4.2数据分辨率与空间数据分析94

4.2.1变量的精度和显著性检验95

4.2.2支持改变问题96

4.2.3使用聚合数据分析关系102

4.3数据一致性和空间数据分析112

4.4数据完整性与空间数据分析113

4.4.1缺失数据问题114

4.4.2空间插值和空间预测122

4.4.3边界、权重矩阵和数据完整性130

4.5小结132

第三部分 探索性空间数据分析137

第5章 探索性空间数据分析：概念模型137

5.1探索性数据分析和探索性空间数据分析137

5.2空间变化的概念模型138

第6章 探索性空间数据分析：可视化方法142

6.1数据可视化和探索性数据分析142

6.1.1数据可视化：方法和任务143

6.1.2数据可视化：通过计算机的发展145

6.1.3数据可视化：选择的技术146

6.2空间数据可视化147

6.2.1聚合数据的数据准备问题：变量值147

6.2.2聚合数据的数据准备问题：空间框架150

6.2.3空间可视化的特殊问题155

6.3数据可视化和探索性空间数据分析159

6.3.1空间数据可视化：为单变量数据选择的技术159

6.3.2空间数据可视化：为双变量或多变量选择的技术164

6.3.3谢菲尔德地区乳腺癌筛查数据的摄取165

6.4小结169

第7章 探索性空间数据分析：数值方法170

7.1平滑方法170

7.1.1图形绘图的约束平滑170

7.1.2空间相关性的约束描述171

7.1.3地图平滑172

7.2全局地图特性的探索性识别：整体聚类183

7.2.1区域数据的聚类183

7.2.2标记点模式的聚类187

7.3局部地图特性的探索性识别190

7.3.1聚类探测190

7.3.2焦点检验201

7.4地图比较203

第四部分 假设检验和空间自相关209

第8章 存在空间相关性的假设检验209

8.1空间自相关和空间数据集均值检验210

8.2空间自相关和二元关联检验213

8.2.1皮尔森积矩相关系数213

8.2.2列联表的卡方检验218

第五部分 空间数据建模223

第9章 空间数据统计分析模型223

9.1描述性模型225

9.1.1大尺度空间变化模型225

9.1.2小尺度空间变化模型226

9.1.3空间变化的多尺度数据模型236

9.1.4层次贝叶斯模型237

9.2解释性模型241

9.2.1连续取值响应变量模型：正态回归模型241

9.2.2离散取值区域数据模型：广义线性模型244

9.2.3层次模型247

第10章 空间变化统计建模：描述性建模251

10.1表达空间变化的模型251

10.1.1连续取值变量模型251

10.1.2离散取值变量模型257

10.2空间变化建模中若干一般性问题262

10.3层次贝叶斯模型263

第11章 空间变化统计模型：解释性建模273

11.1空间数据建模的方法273

11.1.1经典方法273

11.1.2计量经济学方法275

11.1.3数据驱动方法278

11.2空间数据线性建模的一些应用280

11.2.1地区收入收敛检验280

11.2.2二元响应模型282

11.2.3多级模型建模285

11.2.4谢菲尔德入室盗窃的贝叶斯建模286

11.2.5被开除学生的贝叶斯建模293

11.3小结295

附录Ⅰ软件296

附录Ⅱ剑桥郡肺癌数据298

附录Ⅲ谢菲尔德盗窃数据302

附录Ⅳ谢菲尔德被开除的学生数据308

参考文献311