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出版者:John Wiley & Sons, Ltd.

作者:Noel Cressie

出品人:

页数:924

译者:

出版时间:1993-9-1

价格:GBP 133.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471002550

丛书系列:

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《空间数据分析的艺术与实践》 本书将带您踏上一段深入探索空间数据分析的旅程，这是一门融合了地理学、统计学、计算机科学和应用科学的迷人学科。我们不再将地理位置视为简单的坐标，而是理解它们如何影响我们所观察到的现象，以及如何通过这些空间关系来揭示更深层次的模式、驱动因素和预测。 核心内容概览： 空间数据的本质与获取： 我们将从理解空间数据的基本概念入手，包括点、线、面、栅格等不同类型的数据结构，以及它们在现实世界中的具体体现。本书将深入探讨空间数据的来源，从传统的调查测量到现代的遥感、GPS、社交媒体数据等，并介绍数据清洗、预处理和质量控制的关键技术，确保您分析的基础坚实可靠。 空间描述性统计： 了解数据在空间上的分布特征是分析的第一步。我们将介绍各种描述性统计方法，帮助您量化和可视化空间数据的聚集性、离散性、方向性和空间自相关性。通过图表和统计指标，您将能够直观地理解“事物在空间上是相似的，并且这种相似性会随着距离的增加而减弱”这一核心空间统计学原理。 空间插值与预测： 在许多情况下，我们只拥有部分区域的数据，但需要预测未知区域的值。本书将详细讲解多种空间插值技术，如反距离加权（IDW）、克里金（Kriging）法及其变种。您将学习如何根据数据的空间结构选择最合适的插值方法，并评估预测的不确定性，从而在资源有限的情况下做出明智的决策。 空间回归分析： 传统的回归分析假设观测值之间相互独立，这在空间数据中往往是无效的。本书将重点介绍空间回归模型，包括空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model），以及如何解释这些模型中的空间效应。您将学习如何识别影响目标变量的空间因素，并构建更准确的预测模型。 点模式分析与聚类： 探究事件或对象的空间分布模式对于理解其背后的过程至关重要。我们将深入研究点模式分析技术，如最近邻分析、密度分析和 Ripley's K 函数，以识别聚集、分散或随机的模式。同时，本书还将介绍多种空间聚类算法，帮助您发现具有相似特征的空间区域，例如疾病爆发的热点区域或犯罪活动的聚集区。 地理加权回归（GWR）： 传统回归模型假设参数在整个研究区域是恒定的，但这往往忽略了空间异质性。地理加权回归（GWR）是本书的一大亮点，它允许回归系数根据空间位置的变化而变化，从而捕捉局部的空间关系。您将学习如何构建和解释GWR模型，并理解其在揭示局部驱动因素方面的强大能力。 空间网络分析： 许多现实世界的问题发生在网络结构中，例如交通网络、河流网络或通信网络。本书将介绍空间网络分析的基本概念，包括最短路径、中心性分析、可达性分析等。您将学习如何利用网络分析来优化物流路线、评估服务设施的可达性或理解信息传播的路径。 空间数据可视化与探索性数据分析（EDA）： 有效的可视化是理解和沟通空间数据分析结果的关键。本书将贯穿始终强调可视化工具的应用，从基础的地图制作到高级的主题地图、热力图、聚类图等。您将学习如何利用图表和地图来发现潜在的空间模式、异常值和关系，从而指导后续的统计分析。 进阶主题与应用领域： 随着您对基础知识的掌握，本书还将引导您探索一些更高级的主题，如空间时间序列分析、地理信息系统（GIS）与统计建模的集成、以及机器学习在空间数据分析中的应用。我们将结合实际案例，展示空间数据分析在城市规划、环境保护、公共卫生、经济学、流行病学等众多领域的广泛应用。 本书的特色： 理论与实践相结合： 本书力求在严谨的统计学理论基础上，提供丰富的实践指导。我们将提供清晰的步骤、代码示例（可能基于常用的统计软件或编程语言），帮助您将理论知识转化为实际操作能力。 清晰的逻辑结构： 内容组织清晰，从基础概念到高级技术，层层递进，便于读者循序渐进地学习。 丰富的案例研究： 大量来自不同学科领域的实际案例将帮助您理解空间数据分析在解决现实问题中的价值和作用。 面向广泛的读者群： 无论您是统计学、地理学、环境科学、社会科学、计算机科学等专业的学生，还是在相关领域工作的专业人士，本书都将是您掌握空间数据分析技能的宝贵资源。 通过学习本书，您将不仅仅是掌握一种分析工具，更重要的是培养一种“空间思维”的能力，能够从数据的空间维度去洞察问题的本质，发现隐藏的规律，并做出更科学、更具洞察力的决策。让我们一起开启这段精彩的空间数据分析探索之旅吧！

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当我把这本书带到我的研究小组时，大家的反应出奇地一致：它是一本“重磅炸弹”。它的内容广度令人印象深刻，从经典的最小二乘法在空间数据上的应用，到更前沿的尺度空间理论（Scale-Space Theory）的引入，几乎覆盖了过去几十年空间统计学发展的主要脉络。我特别喜欢它在讲解非平稳性处理时所采用的框架，它将空间异质性视为一个连续变化的场，而不是离散的区域效应，这在解释环境污染物的扩散模式时特别有效。书中对混合效应模型在分层空间数据结构中的应用描述得非常精妙，作者巧妙地将地理位置作为随机效应纳入模型，非常适合处理具有嵌套结构的监测数据。不过，这本书在软件实现上的指导略显保守，它更多地停留在理论公式的层面，而没有给出大量的R或Python代码示例，这对于习惯于“边学边做”的实践派读者来说，可能需要额外的努力去对照其他资源进行代码转换。总的来说，这本书更像是为研究生和博士后准备的“内功心法”，其深度足以支撑起一篇高质量的学术论文。

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这本书的排版风格非常古典和严谨，字体选择偏向于学术期刊的样式，这使得它在书架上看起来很有分量感。我最欣赏的一点是它对“模型假设”的强调，很多空间统计的书籍在介绍完模型后就一带而过，但本书却用好几页篇幅专门讨论了平稳性、各向异性和无偏性的重要性，并给出了检验这些假设的统计方法。这种对基础科学精神的坚守，让整本书的基调显得非常可靠。在方法论的介绍上，作者的逻辑链条极其清晰，例如在讨论空间自回归模型（SAR/SEM）时，它是从最大似然估计的迭代过程一步步推导出来的，而不是直接抛出一个最终公式，这极大地帮助我理解软件后台是如何运作的。唯一让我觉得略有不足的是，书中关于现代计算方法，比如大规模空间数据处理的算法效率优化，提及得相对较少，可能更侧重于理论推导而不是大规模工程应用。但瑕不掩瑜，对于想打下坚实理论基础的人来说，这本著作的价值无可替代。

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这本书的封面设计得非常现代，简洁的蓝色调和清晰的白色字体给人一种专业而可靠的印象。初次翻开时，我立刻被其清晰的目录结构所吸引，它系统地梳理了从基础统计概念到高级空间分析方法的脉络。作者在开篇部分花了大量篇幅来介绍地理信息系统（GIS）与统计学的融合背景，这点对于我这种希望将理论应用于实际地理问题研究的人来说，无疑是一个极大的加分项。书中对数据预处理的讨论尤为细致，涉及了空间插值、异常值检测等多个关键环节，并且配有大量的图示案例，使得那些抽象的数学公式变得直观易懂。特别是关于自相关性的介绍，不同于其他教材的泛泛而谈，这本书深入探讨了Moran's I和Geary's C的计算原理及其在不同尺度上的解释差异，这一点让我对空间数据的内在依赖性有了更深层次的理解。阅读过程中，我感觉作者非常注重读者的学习体验，不仅提供了详实的数学推导，还适时穿插了实际的案例研究，比如利用空间回归模型分析房价分布的影响因素，这让理论学习的枯燥感大大降低。整体而言，这是一本非常扎实、结构严谨的教材，适合有一定数学基础并希望深入研究空间数据分析的读者。

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老实说，这本书的阅读体验有点像在啃一块硬骨头，但啃下来之后，收获是巨大的。它的理论深度远超我预期的入门级读物，特别是关于随机场理论和克里金（Kriging）方法的章节，简直是教科书级别的详尽阐述。作者仿佛不满足于仅仅介绍“如何做”，而是执着于解释“为什么这样设计”。对于诸如变异函数（Variogram）模型的选择与拟合，书中不仅展示了不同模型（球状、指数、高斯）的数学形式，还详细比较了它们在拟合实际空间结构时的优缺点和适用场景，这种刨根问底的态度非常值得称赞。不过，这也意味着对初学者可能不太友好，如果对概率论和线性代数没有扎实的背景，某些章节的推导会显得有些吃力。我个人觉得，这本书更像是一本工具书和深度参考手册的结合体，而不是一本可以轻松消遣的读物。我特别欣赏它对贝叶斯空间模型的介绍，它提供了一种区别于经典频率派方法的全新视角来看待空间不确定性，这无疑拓宽了我的分析工具箱。总而言之，它要求读者付出努力，但回报绝对是等价的深度洞察。

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这本书的装帧虽然朴实，但其内容组织却展现出高度的精炼和洞察力。它没有被过多的历史背景或不必要的数学引文所拖累，而是直奔主题，将空间统计的核心难点各个击破。我尤其对其中关于马尔可夫随机场（MRF）在图像分割和空间模式识别中的应用章节印象深刻，作者清晰地阐述了如何利用条件概率来简化高维联合概率的计算，这对于计算机视觉与地理学交叉领域的研究者来说，简直是福音。书中对模型选择的讨论非常成熟，它没有固执于某个单一的最佳方法，而是提供了一个决策树式的框架，引导读者根据数据的具体特征（如尺度、相关结构、观测误差）来选择最恰当的统计工具。这种务实且全面的方法论让我感到非常受用。唯一的遗憾是，在处理时间序列与空间序列的耦合问题（时空统计）时，内容略显单薄，更侧重于纯粹的空间依赖性。但作为一本专注于“空间数据统计”的专著，它已经做到了极致，是一本值得反复研读的经典之作。

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6.5 Statistics for Spatial Data - Noel Cressie, (Wiley Series in Probability, 1993) from Genton.感覺30年前就發展的差不多的領域到現在也沒什麼大突破啊，不過其他學科也差不多。最喜歡這種深入淺出又有人文關懷大視野大師級的書；我是linear reader

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6.5 Statistics for Spatial Data - Noel Cressie, (Wiley Series in Probability, 1993) from Genton.感覺30年前就發展的差不多的領域到現在也沒什麼大突破啊，不過其他學科也差不多。最喜歡這種深入淺出又有人文關懷大視野大師級的書；我是linear reader

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6.5 Statistics for Spatial Data - Noel Cressie, (Wiley Series in Probability, 1993) from Genton.感覺30年前就發展的差不多的領域到現在也沒什麼大突破啊，不過其他學科也差不多。最喜歡這種深入淺出又有人文關懷大視野大師級的書；我是linear reader

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6.5 Statistics for Spatial Data - Noel Cressie, (Wiley Series in Probability, 1993) from Genton.感覺30年前就發展的差不多的領域到現在也沒什麼大突破啊，不過其他學科也差不多。最喜歡這種深入淺出又有人文關懷大視野大師級的書；我是linear reader

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6.5 Statistics for Spatial Data - Noel Cressie, (Wiley Series in Probability, 1993) from Genton.感覺30年前就發展的差不多的領域到現在也沒什麼大突破啊，不過其他學科也差不多。最喜歡這種深入淺出又有人文關懷大視野大師級的書；我是linear reader