空间统计理论与方法 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子书 mobi 在线

本书以空间数据为基础、空间分布为特征、统计方法为主线，内容由浅入深、由易到难、由简到繁，分为描述性统计方法、经典统计分析、传统空间统计、地统计学、空间统计新方法及空间统计应用6个层次：描述性统计方法包括集中趋势度量、离散程度度量、频率分布、概率等；经典统计分析包括主成分分析、层次分析、因子分析、聚类分析、判别分析、线性规划方法及时间序列分析；传统空间统计包括点/线/面模式空间统计、空间回归分析、空间可达性分析及空间插值等；地统计学包括区域化变量、变异函数及克里金方法等；空间统计新方法包括贝叶斯模型、元胞自动机、深度神经网络、超限学习机及支持向量机等；空间统计应用涉及人口、经济、环境、气象、地质、矿产、灾害等案例。 全书结构合理、系统科学、内容丰富，使用了大量的图形、表格、符号、公式等帮助表达空间统计思想。本书通过大量的项目应用实例展示了空间统计方法的应用价值，较系统地反映了空间统计方法和技术的进展和成果。本书提供配套的电子课件，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）注册后免费下载。

第1章 空间统计绪论1

1.1 空间统计的基本概念1

1.1.1 统计与统计学1

1.1.2 空间统计与空间统计学2

1.1.3 经典统计学与空间统计学的区别4

1.1.4 计量经济学与空间计量经济学5

1.2 空间统计学的发展5

1.3 空间统计数据10

1.3.1 空间统计中的数据类型10

1.3.2 空间数据统计特征13

1.4 空间统计的主要内容16

1.5 空间统计学的应用16

1.5.1 空间统计学在地质学中的应用17

1.5.2 空间统计学在土壤学中的应用18

1.5.3 空间统计学在生态学中的应用19

1.5.4 空间统计学在环境学中的应用20

1.5.5 空间统计学在气象学中的应用21

1.5.6 空间统计学在经济学中的应用21

第2章 描述性统计方法23

2.1 集中趋势度量23

2.1.1 算术平均值23

2.1.2 中数23

2.1.3 众数24

2.1.4 数学期望25

2.1.5 平均中心25

2.1.6 加权中心26

2.1.7 质心26

2.1.8 中位中心27

2.2 离散程度度量27

2.2.1 极差28

2.2.2 离差28

2.2.3 方差28

2.2.4 协方差29

2.2.5 变异系数29

2.2.6 标准距离30

2.2.7 标准离差椭圆30

2.3 频率分布32

2.4 形态度量32

2.5 概率函数34

2.5.1 正态分布34

2.5.2 二项分布34

2.5.3 泊松分布34

2.5.4 t分布35

2.5.5 F分布35

2.5.6 χ2分布35

2.6 假设检验35

2.6.1 原假设与备择假设36

2.6.2 两类错误37

2.6.3 单侧检验和双侧检验37

2.6.4 假设检验的步骤38

2.7 参数检验38

2.7.1 样本均值与已知总体均值比较的假设检验38

2.7.2 两样本均值比较的假设检验40

2.7.3 多样本均值比较的假设检验41

2.8 非参数检验42

2.8.1 分布的假设检验43

2.8.2 独立性检验44

2.8.3 一致性检验45

第3章 经典统计分析46

3.1 主成分分析46

3.1.1 主成分分析原理46

3.1.2 主成分分析基本步骤47

3.1.3 主成分分析应用实例48

3.2 层次分析51

3.2.1 层次分析原理51

3.2.2 层次分析基本步骤51

3.2.3 层次分析应用实例54

3.3 因子分析58

3.3.1 因子分析原理58

3.3.2 因子分析基本步骤58

3.3.3 因子分析应用实例60

3.4 聚类分析64

3.4.1 聚类分析原理64

3.4.2 聚类分析基本步骤67

3.4.3 聚类分析应用实例67

3.5 判别分析70

3.5.1 判别分析原理70

3.5.2 判别分析基本步骤71

3.5.3 判别分析应用实例72

3.6 线性规划方法74

3.6.1 线性规划方法原理74

3.6.2 线性规划方法基本步骤74

3.6.3 线性规划方法应用实例76

3.7 时间序列分析78

3.7.1 时间序列分析原理78

3.7.2 时间序列分析基本步骤79

3.7.3 时间序列分析应用实例80

第4章 点模式空间统计82

4.1 空间点模式82

4.1.1 空间点模式概念82

4.1.2 点模式的类型82

4.1.3 点模式分析方法83

4.1.4 点模式尺度效应83

4.2 样方分析84

4.2.1 样方分析的思想84

4.2.2 样方分析的方法84

4.2.3 样方分析显著性检验86

4.2.4 样方分析应用实例87

4.3 核密度估计88

4.3.1 核密度估计原理88

4.3.2 核密度带宽89

4.3.3 核函数应用实例91

4.4 近邻指数91

4.4.1 近邻距离定义91

4.4.2 近邻指数定义92

4.4.3 近邻指数显著性检验92

4.4.4 近邻指数应用实例93

4.5 G函数与F函数93

4.5.1 G函数93

4.5.2 F函数94

4.5.3 G函数和F函数的统计推断95

4.6 Ripley‘s K函数与L函数97

4.6.1 Ripley‘s K函数97

4.6.2 L函数100

第5章 线模式空间统计102

5.1 线性体长度统计102

5.2 线方向统计104

5.2.1 方位熵104

5.2.2 线性平均方向104

5.2.3 方向-频数直方图104

5.2.4 方向玫瑰花图104

5.3 线密度或线频度108

5.3.1 线密度或线频度的计算108

5.3.2 地质线性体线密度或线频度的计算109

5.4 中心对称度111

5.5 城市路网特征分析112

5.5.1 复杂网络基础理论112

5.5.2 路网建模方法113

5.5.3 网络特征分析114

5.6 河网密度分析116

5.6.1 河网密度定义116

5.6.2 河网密度提取117

5.6.3 河网密度图制作118

第6章 面模式空间统计119

6.1 空间相关分析119

6.1.1 空间相关119

6.1.2 两变量相关分析120

6.1.3 多变量相关分析123

6.1.4 空间自相关124

6.2 可变面元问题125

6.3 空间权重矩阵127

6.3.1 空间权重矩阵的概念127

6.3.2 空间权重矩阵的类型128

6.3.3 行标准化邻接空间权重矩阵132

6.4 连接数统计133

6.5 全局空间自相关138

6.5.1 全局Moran指数138

6.5.2 广义G统计量142

6.5.3 Geary‘s C指数144

6.6 局部空间关联指标146

6.6.1 局部Moran指数146

6.6.3 Getis-Ord 和 统计量151

6.6.3 局部Geary‘s Ci指数153

第7章 空间回归分析156

7.1 一元线性回归分析156

7.1.1 一元线性回归模型156

7.1.2 一元线性回归模型显著性检验156

7.1.3 一元线性回归模型应用实例157

7.2 多元线性回归分析157

7.2.1 多元线性回归模型157

7.2.2 多元线性回归模型显著性检验158

7.2.3 多元线性回归模型应用实例160

7.3 非线性回归分析162

7.3.1 非线性回归模型162

7.3.2 非线性回归模型显著性检验162

7.3.3 非线性回归模型应用实例163

7.4 空间截面数据模型164

7.4.1 空间回归一般形式164

7.4.2 空间滞后模型及估计方法165

7.4.3 空间误差模型及估计方法167

7.4.4 空间杜宾模型及估计方法168

7.4.5 空间杜宾误差模型及估计方法169

7.4.6 广义空间自回归模型及估计方法170

7.4.7 空间截面数据模型应用实例170

7.5 空间面板数据模型172

7.5.1 空间面板数据滞后模型及估计方法173

7.5.2 空间面板数据误差模型及估计方法175

7.6 地理加权回归模型177

7.6.1 空间异质性177

7.6.2 地理加权回归模型定义177

7.6.3 空间权函数179

7.6.4 权函数带宽优化180

第8章 空间插值方法182

8.1 整体内插182

8.2 局部分块内插186

8.2.1 双线性内插187

8.2.2 样条函数内插188

8.2.3 三次样条函数190

8.2.4 多面函数内插191

8.3 逐点内插193

8.3.1 反距离加权插值法193

8.3.2 移动拟合法194

8.3.3 近邻点插值法196

8.3.4 径向基函数插值法197

8.4 插值方法交叉验证198

第9章 空间可达性分析199

9.1 可达性概述199

9.1.1 可达性定义199

9.1.2 可达性应用199

9.2 可达性度量模型201

9.2.1 基于空间阻隔的度量模型201

9.2.2 基于机会累积的度量模型202

9.2.3 基于空间相互作用的度量模型202

9.3 可达性评价203

9.3.1 距离度量模型可达性评价204

9.3.2 累积机会模型可达性评价205

9.3.3 两步移动搜索模型可达性

评价209

9.3.4 可达性模型对比分析214

第10章 地统计学理论基础215

10.1 区域化变量215

10.1.1 随机变量215

10.1.2 区域化变量的概念216

10.1.3 区域化变量的性质216

10.2 协方差函数及变异函数217

10.2.1 协方差函数217

10.2.2 变异函数218

10.3 地统计学理论假设219

10.3.1 二阶平稳假设219

10.3.2 内蕴假设220

10.4 实验变异函数的计算220

10.5 变异函数理论模型225

10.5.1 有基台值模型226

10.5.2 无基台值模型228

10.5.3 孔穴效应模型229

10.6 理论变异函数拟合230

10.7 变异函数结构分析233

10.7.1 同一方向套合234

10.7.2 各向异性套合234

第11章 克里金估值方法240

11.1 概述240

11.2 普通克里金法241

11.3 简单克里金法245

11.4 泛克里金法247

11.5 指示克里金法250

11.6 概率克里金法251

11.7 析取克里金法252

11.8 协同克里金法253

11.9 对数正态克里金法255

第12章 空间统计新方法256

12.1 贝叶斯模型256

12.1.1 简介256

12.1.2 贝叶斯定理256

12.1.3 分层贝叶斯模型257

12.1.4 贝叶斯推断258

12.1.5 应用实例259

12.2 元胞自动机259

12.2.1 元胞自动机概念259

12.2.2 元胞自动机原理260

12.2.3 SLEUTH模型261

12.3 深度神经网络263

12.3.1 人工神经网络263

12.3.2 卷积神经网络266

12.3.3 递归神经网络及其变形269

12.3.4 神经网络遥感水深反演271

12.3.5 基于LSTM模型降雨量预测275

12.4 超限学习机278

12.4.1 超限学习机原理278

12.4.2 遥感水深反演应用280

12.5 支持向量机282

12.5.1 支持向量回归算法282

12.5.2 遥感反演水深应用283

第13章 空间统计应用285

13.1 经济发展与环境污染GWR模型285

13.1.1 研究区域及数据285

13.1.2 GWR模型变量检验285

13.1.3 GWR模型建立与分析286

13.2 基于多尺度循环注意力网络的遥感场景分类288

13.2.1 研究数据288

13.2.2 场景分类模型289

13.2.3 模型训练292

郑贵洲，教授，地图制图学与地理信息工程博士。主讲信息导论、地理信息系统原理和空间统计与分析等课程。地理信息系统省级精品资源共享课程负责人，主持湖北省省级教学研究项目2项、校级教学研究项目10多项，获湖北省省级优秀教学成果一等奖1项、二等奖3项，国家测绘地理信息局教学成果二等奖1项。长期从事地图制学与地理信息工程、深度学习与时空数据挖掘、资源与环境遥感、三维地理信息系统等领域研究工作。主持国家"863”、国家"127”工程、国家"729”工程项目子课题3项，以第2作者参加国家自然科学基金2项，负责完成省级纵横向项目20余项，获湖北省科技成果三等奖1项，获河南省地质矿产开发局科学技术进步二等奖1项，在《地球科学》、《Earth Science Informatic》等期刊上发表学术论文70余篇。出版教材专著6部，在国土信息化、智慧城市、数字海洋、灾害预报等领域取得一定成果，为国家资源开发及灾害防治做出了贡献。

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书籍介绍

本书以空间数据为基础、空间分布为特征、统计方法为主线，内容由浅入深、由易到难、由简到繁，分为描述性统计方法、经典统计分析、传统空间统计、地统计学、空间统计新方法及空间统计应用6个层次：描述性统计方法包括集中趋势度量、离散程度度量、频率分布、概率等；经典统计分析包括主成分分析、层次分析、因子分析、聚类分析、判别分析、线性规划方法及时间序列分析；传统空间统计包括点/线/面模式空间统计、空间回归分析、空间可达性分析及空间插值等；地统计学包括区域化变量、变异函数及克里金方法等；空间统计新方法包括贝叶斯模型、元胞自动机、深度神经网络、超限学习机及支持向量机等；空间统计应用涉及人口、经济、环境、气象、地质、矿产、灾害等案例。 全书结构合理、系统科学、内容丰富，使用了大量的图形、表格、符号、公式等帮助表达空间统计思想。本书通过大量的项目应用实例展示了空间统计方法的应用价值，较系统地反映了空间统计方法和技术的**进展和成果。本书提供配套的电子课件，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）注册后免费下载。