Models of Spatial Processes

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出版者:Cambridge University Press
作者:Arthur Getis
出品人:
页数:216
译者:
出版时间:2008-12-11
价格:USD 30.99
装帧:Paperback
isbn号码:9780521103541
丛书系列:
图书标签:
  • 空间过程
  • 空间统计
  • 随机过程
  • 点模式分析
  • 地理统计学
  • 空间建模
  • 贝叶斯方法
  • 时空过程
  • 模拟
  • 统计推断
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具体描述

This book approaches the study of patterns by emphasising the processes responsible for them; it emphasises the logical format of process-to-pattern rather than the more wasteful pattern-to-process approach. The concern is primarily with two-dimensional surfaces, which is the way most maps are used for analysis. The material is organised into sections on process models responsible for point patterns, for line patterns and then for area patterns. It represents a synthesis of the work done on patterns in a number of fields and a large literature is reviewed in the process of the synthesis. In many respects this book represents a translation of complex mathematical materials into a readable and relatively simple verbal approach to the subject and thus brings the more sophisticated aspects to a larger number of students than has been done before. The reader need only have an elementary background in statistics. The basic probability theory required by the text is given in an appendix.

《Models of Spatial Processes》是一本深入探讨空间数据建模方法论的学术专著。本书旨在为研究人员、数据科学家以及任何对理解和量化空间现象感兴趣的读者提供一套系统性的理论框架和实践指导。 书中首先从空间过程的本质出发,阐述了为何传统的非空间统计方法在处理具有地理位置属性的数据时会显得力不从心。作者详细介绍了空间自相关、空间异质性等核心概念,并解释了这些特性如何影响数据的分布和建模结果。随后,本书系统性地梳理了各类空间统计模型,从基础的地理加权回归(GWR)到更为复杂的条件自回归(CAR)和马尔可夫随机场(MRF)模型,每种模型都进行了深入的理论推导和数学阐释。 在模型介绍部分,本书采取了由简入繁的结构。首先,它详细阐述了线性空间模型,包括空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM),解释了它们在处理空间依赖性时的不同机制以及各自的适用场景。接着,本书转向非线性空间模型,重点介绍了广义线性空间模型(GLSM),这为处理具有非正态分布响应变量的空间数据提供了有力的工具。此外,对于那些数据中存在复杂空间异质性的情况,本书也深入探讨了非参数空间模型和混合效应空间模型,提供了更灵活的数据拟合和解释能力。 本书的一个重要特色是其对模型诊断和选择的详细讨论。作者强调了模型性能评估的重要性,并介绍了多种统计指标和可视化方法,如赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、交叉验证以及残差分析图等,以帮助读者客观地评估不同模型的拟合优度,并做出明智的选择。对于模型的参数估计,本书也提供了包括最大似然估计(MLE)、贝叶斯推断(MCMC)等在内的多种方法的介绍和比较。 除了理论层面的深入,本书还非常注重实践应用。它通过一系列来自不同领域的真实世界案例,如城市规划、环境科学、流行病学、经济地理学等,来展示这些空间模型的实际应用价值。在每个案例中,本书都会详细解释如何预处理空间数据、选择合适的模型、解释模型结果以及如何将模型应用于解决实际问题,例如预测特定区域的房价、分析疾病的传播路径、评估环境污染的影响范围等。书中也提供了对常用空间数据分析软件(如R语言的`spdep`、`gstat`等包)在模型实现方面的指导,使得读者能够快速上手,将理论知识转化为实践能力。 本书的另一大亮点是其对新兴的空间建模技术进行了前瞻性的介绍。例如,在机器学习与空间统计结合的趋势下,本书探讨了如何将支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等机器学习算法与空间模型相结合,以处理高维、非线性、复杂的空间数据。此外,对于大规模空间数据处理的挑战,本书还触及了基于分布式计算和高性能计算的空间建模方法。 《Models of Spatial Processes》不仅是一本理论教科书,更是一本操作指南,旨在培养读者独立解决空间数据建模问题的能力。通过对本书的学习,读者将能够深刻理解空间数据的内在规律,掌握多种有效的建模工具,并能够将这些知识灵活应用于各自的研究领域,从而更准确地理解和预测我们周围不断变化的空间世界。本书适合高等院校研究生、科研机构研究人员、数据科学家、地理信息系统(GIS)专业人士以及对空间数据分析感兴趣的各界人士阅读。

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