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出版者:Sage Publications, Inc

作者:Michael D. Ward

出品人:

页数:112

译者:

出版时间:2008-02-29

价格:USD 16.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781412954150

丛书系列:

图书标签:

• 学术女
• Space
• 空间回归
• 空间统计
• 回归分析
• 地理统计
• 计量经济学
• 统计建模
• 空间数据分析
• 地理信息系统
• 环境统计
• 区域经济学

空间统计学：从理论基石到前沿应用 本书导言： 地理空间数据的分析与建模，是理解世界复杂性的关键途径。从人口分布到疾病传播，从环境污染到经济活动，任何现象的发生都带有显著的空间依赖性。传统的统计方法往往假设数据点之间相互独立，这在处理空间数据时是行不通的。空间回归模型（Spatial Regression Models）正是为应对这种挑战而生的强大工具集。 本书旨在为读者提供一个全面且深入的指南，涵盖空间计量经济学和空间统计学的核心理论、方法和实践应用。我们不仅会探讨经典的空间自相关模型，还将深入剖析前沿的、用于处理复杂空间异质性和结构性缺失数据的最新模型。本书的结构设计，从最基本的空间依赖性概念入手，逐步过渡到复杂的模型构建与诊断，旨在培养读者独立分析和解决空间问题的能力。 第一部分：空间数据的本质与基础（The Nature of Spatial Data and Fundamentals） 第一章：空间依赖性的概念框架 本章首先界定空间数据与传统数据的本质区别，重点阐述空间邻近性（Spatial Proximity）和空间相互作用（Spatial Interaction）是如何影响观测值的。我们将详细讨论第一定律——“一切事物都与其他事物相关，而邻近的事物比遥远的事物相关性更强”——并从理论上探讨其在不同学科背景下的表现。核心内容包括： 空间自相关（Spatial Autocorrelation）： Moran's I、Geary's C 等全局和局部指标的推导、计算及其统计学意义。我们不仅关注如何计算这些指标，更重要的是如何解释它们在数据可视化和初步探索性分析中的作用。 空间异质性（Spatial Heterogeneity）： 识别数据中空间过程随地理位置变化的现象。本章将区分结构性异质性与条件性异质性，并介绍如何使用局部指标（如LISA）来揭示热点（Hot Spots）和冷点（Cold Spots）。 空间权重矩阵（Spatial Weight Matrix, W）： 空间模型的核心驱动力。本章将详尽介绍不同类型权重矩阵的构建方法，包括邻接标准（如Rook, Queen）、距离标准（如Inverse Distance, Threshold）及其对模型估计和推断的敏感性分析。我们将探讨如何通过经济学或社会学理论来合理设定空间连接性，而非仅仅依赖于地理距离。 第二章：经典回归模型在空间背景下的局限性 在引入空间模型之前，本章回顾并批判了普通最小二乘法（OLS）在存在空间自相关时的表现。我们将用理论推导来展示空间误差或空间滞后如何导致OLS估计量的： 非一致性（Inconsistency）和有偏性（Bias）： 解释$eta$估计量偏差的来源，以及标准误估计失效如何影响假设检验的有效性。 异方差性与序列相关性的交叉影响： 在空间背景下，空间自相关往往与异方差性共存，本章将分析这种复合效应如何进一步复杂化参数估计。 模型设定检验： 介绍如何系统地检验OLS模型是否需要升级到空间模型（如Lagrange Multiplier 检验及其变体）。 第二部分：核心空间回归模型的构建与估计（Core Spatial Regression Models） 第三章：空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM） SLM着重于因变量之间的相互依赖性，即一个地点的因变量受其邻居因变量的影响。 模型设定与解释： 详细阐述$ ho$（空间自回归参数）的含义，以及它如何量化空间溢出效应（Spatial Spillover Effects）。 参数估计方法： 深入讲解最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的数学基础，以及在不同条件下的数值优化技术。 效应分解： 空间滞后模型的核心优势在于能够分解直接效应（Direct Effects）和间接效应（Indirect Effects，即空间溢出效应）。本章将提供精确的解析公式，并指导读者如何解释这些效应的大小和统计显著性。 第四章：空间误差模型（Spatial Error Model, SEM） SEM假设误差项之间存在空间依赖性，即未被模型中自变量解释的随机扰动在空间上是相关的。 模型设定与理论基础： 将SEM置于广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）的框架下进行讨论，阐明$lambda$（空间误差相关参数）的估计如何修正标准误。 与SLM的辨析： 关键在于判断是因变量相互影响（SLM）还是随机误差相互影响（SEM）。本章提供基于信息准则和残差分析的决策指南。 第五章：空间杜宾模型（Spatial Durbin Model, SDM） SDM是SLM和SEM的结合，它同时包含因变量的空间滞后项和解释变量的空间滞后项。 综合溢出效应分析： SDM允许解释变量在邻域内产生直接和间接影响。本章将详细展示如何从SDM中精确地分离和解释这三类效应：直接效应、间接效应和总效应。 模型识别与简化： 讨论在何种情况下，SDM可以被简化为SLM或SEM，以及这种简化对模型解释力的影响。 第三部分：进阶空间计量方法（Advanced Spatial Econometrics） 第六章：处理内生性的空间模型 在空间回归中，解释变量与空间误差项可能存在相关性（内生性），尤其是在空间滞后模型中，$ ho$与误差项的相关性是模型设定的固有挑战。 工具变量（Instrumental Variables, IV）方法： 介绍如何构造有效的空间工具变量，特别是利用空间滞后模型中的特定结构来构建工具变量的方法，如基于Durbins的估计。 广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）在空间模型中的应用： 探讨如何利用GMM来处理更复杂的内生性问题，并评估不同估计方法在效率和一致性上的权衡。 第七章：空间面板数据模型 当数据包含时间和空间两个维度时（如对多个地区多年的观测数据），空间面板模型变得至关重要。 动态与非动态模型： 区分考虑时间滞后效应（动态）和不考虑时间滞后效应（静态）的空间模型。 固定效应与随机效应的空间处理： 探讨如何将传统的面板模型框架（如FE/RE）扩展到包含空间结构的设定中，并解决在同时包含时间效应和空间效应时可能出现的估计难题。 第八章：空间异质性的显式建模——地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR） 当空间过程在不同地点发生显著变化时，全局参数估计会掩盖局部真相。GWR提供了一种非参数的方法来捕捉这种局部变异性。 核函数与带宽选择： 详细介绍GWR的核心机制，包括高斯核、指数核等，并重点讨论带宽（Bandwidth）选择的策略（如AIC/CV优化或固定带宽）。 多尺度GWR（MGWR）： 认识到不同变量的空间尺度可能不同，本章引入MGWR，允许不同的预测变量使用不同的最优带宽进行估计，从而实现更精细的局部异质性描述。 GWR的统计推断： 讨论如何对GWR的局部R方和局部系数进行统计检验，以确定哪些区域的局部拟合是显著的。 第四部分：模型诊断、选择与空间预测（Model Diagnostics, Selection, and Prediction） 第九章：模型诊断与稳健性检验 一个优秀的模型不仅要拟合数据，更要满足统计假设。 空间残差诊断： 检查模型残差是否依然存在未被捕获的空间自相关。 参数显著性与假设检验： 在空间模型中，直接检验$ ho$或$lambda$的显著性需要使用基于MLE的Wald检验或似然比检验，本章将详述其计算步骤。 模型设定检验： 回顾并深化对Hausman检验在空间模型中的应用，以帮助选择固定/随机效应，或SLM/SEM之间的最佳拟合。 第十章：空间预测与政策模拟 空间回归模型的最终目标之一是进行准确的预测和评估政策干预的效果。 基于模型的预测： 利用估计出的参数（特别是$ ho$和$lambda$）来预测未观测地点的因变量值。 反事实分析与政策模拟： 阐释如何通过改变特定区域的解释变量（模拟政策干预），并利用间接效应的计算结果，来预测该干预对邻近地区乃至整个系统的连锁反应。 本书特色： 本书不仅提供坚实的理论推导，更注重在每一个核心模型介绍后，结合实际案例数据（如环境、城市规划或健康数据）展示如何使用主流统计软件（如R的`spdep`, `spatreg`包，或Stata的相应模块）进行操作、诊断和结果解释。读者在学完本书后，将能够自信地识别数据中的空间依赖性，选择最恰当的模型框架，并对结果进行严谨的统计推断。

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老实说，我最初是被这本书的作者名所吸引的，他在这个领域有着令人瞩目的研究成果。我曾零星地阅读过他发表的一些论文，对其中提出的新颖的建模思路和深刻的洞察力印象深刻。因此，当得知他出版了这本《Spatial Regression Models》时，我毫不犹豫地入手了。我相信，这本书绝不仅仅是现有理论的简单堆砌，而是凝聚了他多年研究的心血和对空间计量经济学最前沿的理解。我猜测书中会深入探讨一些较少被提及但却极具潜力的模型，或者提出对现有模型进行改进的创新方法。我对书中关于模型选择的讨论尤为感兴趣，如何在面对不同类型和尺度的空间数据时，做出最恰当的模型选择，这往往是困扰研究者的难题。此外，我也期待书中能包含一些关于模型解释和政策建议的内容，如何将复杂的模型结果转化为清晰易懂的语言，并为决策者提供可操作的建议。这本书对我来说，更像是一次与顶尖学者的思想对话，一次深入理解空间数据奥秘的学术朝圣。

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这本书摆在我书桌上，散发着一种低调但又不容忽视的存在感。我从事的是城市规划领域的工作，日常接触到的数据无一不在空间维度上展开，而传统的统计模型在处理这些数据时，往往显得力不从心，忽略了“空间”这个至关重要的因素。因此，我一直渴望一本能够系统性地讲解如何将空间因素纳入回归分析的书籍。《Spatial Regression Models》这个书名，简直就是我一直在寻找的答案。我预设它会详细介绍各种空间回归模型的理论基础，比如空间自相关、空间异质性等概念的数学表达和统计意义。更重要的是，我期待书中能提供详尽的计算步骤和模型诊断方法，让我能够准确地评估模型的拟合优度，并理解每个参数的实际含义。想象一下，如果我能用这本书提供的工具，去解释为什么某个区域的房价会受到邻近区域的影响，或者分析交通网络的改善对周边商业活动的具体带动效应，那将是多么有价值的工作。我希望它不仅能提供理论框架，更能给出实践指导，让我能够自信地在我的项目中使用空间回归模型，从而做出更科学、更精准的决策。

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这本书的外观就给人一种厚重感，封面上简洁的文字和图案，暗示着内容必然是扎实的。我之前尝试过一些关于空间分析的入门书籍，但总觉得不够深入，很多地方停留在概念层面，难以真正应用到我的研究中。而《Spatial Regression Models》这个名字，我一看就知道它瞄准的是更专业的领域。我希望它能够详细地讲解各种空间回归模型的数学原理，比如最大似然估计、贝叶斯方法等在空间模型中的应用。我特别关心模型如何处理空间相关性，以及如何进行有效的参数估计和推断。例如，书中是否会提供如何识别和量化空间溢出效应的方法？如何判断一个空间模型是否比非空间模型更合适？我对书中可能包含的实际案例分析非常期待，希望能看到如何将这些模型应用于实际数据集，并从中获得有价值的见解。这本书对我来说，就像是一本百科全书，我希望能从中学习到构建、应用和解释空间回归模型的全套知识，从而在我的研究中突破瓶颈。

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这本书的出版，对于我这个长期在环境科学领域摸索的研究者来说，无疑是一大福音。我们经常需要分析不同地理区域的环境指标（如空气质量、水体污染、土壤侵蚀等）之间的空间关联性，以及其他影响因素对这些指标的作用。传统的回归模型常常无法充分捕捉到这种“近因远果”的空间效应，而《Spatial Regression Models》这个书名，恰恰点出了我一直以来所寻找的关键。我希望书中能够提供一套严谨的理论框架，来解释地理要素之间的相互作用是如何影响环境变化的。我尤其期待书中能够详细阐述不同空间回归模型的适用条件，比如在处理具有明显空间漂移的数据时，哪种模型是最佳选择？书中是否会介绍如何使用软件（如R、Stata等）来实现这些模型，并提供相应的代码示例？另外，我非常希望书中能够通过一些实际的环境案例，来展示如何利用空间回归模型来预测环境污染的扩散路径，评估政策干预的效果，或者识别环境风险的热点区域。这对我未来的研究工作，无疑具有极大的指导意义。

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这本书的封面设计相当简洁，但却散发着一种沉甸甸的专业气息，正如我内心期待的那样。我一直对地理空间数据中蕴含的复杂相互作用感到着迷，那些看似独立的点，实则通过空间距离、相邻关系甚至更深层次的联系，构成了宏大的网络。而《Spatial Regression Models》这本书，即便我尚未深入细读，仅仅从其章节标题和引言的片言只语中，便能感受到它试图解开这些谜团的雄心。它不像是一些浅尝辄止的入门读物，而是直击核心，似乎预示着一场严谨的学术探索。我尤其对书中可能涵盖的各种模型感到好奇，是仅仅局限于基础的OLS，还是会触及更前沿的MAL、SAR、SEM等模型？这些模型在实际应用中又有哪些细微的差别和适用场景？我期待书中能够提供清晰的概念解释、详实的模型推导，以及最重要的，通过案例分析来展示如何将这些抽象的理论转化为解决实际空间问题（比如城市规划、疾病传播、环境污染监测等）的有力工具。这本书的厚度也让我稍感压力，但同时也意味着内容的高度凝练和知识的深度挖掘，这正是吸引我购买它的根本原因。我希望它能成为我探索空间领域研究的坚实基石，带领我穿越数据迷雾，领略空间回归的精妙之处。

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哇~偶成了第一个读这个的人。听说Barbara在做这个

评分☆☆☆☆☆

我读的是最新版的，里面新加了一个关于mapping的章节，加入了一些关于mapping的Ｒ code。比起原先的直接介绍SEM和spatial lagged model会更全面一点。看到这本书就想起当时我问了老师一大推关于spatial lagged model的合适的使用场景。老师很简单回了我一句“you will need it, or your paper cannot pass the second review “. 虽然功利，但是也体现了现在spatially lagged model，spatial dependency在冲突研究中的重要性。这本书的Ｒcode部分有点诘屈聱牙，很复杂。实在是不如直接去YouTube找关于空间回归的R的tutorial。但这本书还是很不错的。

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哇~偶成了第一个读这个的人。听说Barbara在做这个

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我读的是最新版的，里面新加了一个关于mapping的章节，加入了一些关于mapping的Ｒ code。比起原先的直接介绍SEM和spatial lagged model会更全面一点。看到这本书就想起当时我问了老师一大推关于spatial lagged model的合适的使用场景。老师很简单回了我一句“you will need it, or your paper cannot pass the second review “. 虽然功利，但是也体现了现在spatially lagged model，spatial dependency在冲突研究中的重要性。这本书的Ｒcode部分有点诘屈聱牙，很复杂。实在是不如直接去YouTube找关于空间回归的R的tutorial。但这本书还是很不错的。