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空间数据分析教程（第二版）

空间数据分析教程（第二版）
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作者: 著 , 著 , 著
出版社: 科学出版社
2019-03
版次: 4
ISBN: 9787030607898
定价: 59.00
装帧: 平装
开本: 16开
页数: 269页
分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>工程技术
80人买过
  • 环境与社会科学的数据多存在于地理空间之中，空间数据分析方法是分析挖掘地理空间数据信息和知识的有效手段。《空间数据分析教程（第二版）》包括了空间探索性分析、空间统计学、机器学习和时空分析，以及空间分析软件包和案例数据等内容。《空间数据分析教程（第二版）》介绍的各种方法和模型均附有真实案例和数据，以及软件和数据下载地址和操作步骤，读者可以按照《空间数据分析教程（第二版）》描述重复这一过程，然后输入自己的数据迅速得到自己的计算结果。阅读《空间数据分析教程（第二版）》只需要概率统计的基本知识即可。 目录
    第二版前言
    第一版前言
    引论 1
    0.1 举例 1
    0.2 空间数据分析理论体系 5
    0.3 模型选择与效果评估 6
    0.4 本书结构 7
    第一篇 空间探索性分析
    第1章 GIS 简介 10
    1.1 案例 10
    1.2 GIS 原理 13
    1.3 ArcGIS 软件使用步骤 16
    第2章 地图分析 21
    2.1 意念地图 21
    2.2 图形分析 22
    2.3 图谱分析 25
    第二篇 空间统计学
    第3章 空间总体特性 30
    3.1 空间自相关性 31
    3.2 空间分层异质性 38
    3.3 可变面元问题 42
    3.4 小结 43
    第4章 空间抽样 45
    4.1 空间简单随机抽样 48
    4.2 空间系统抽样 49
    4.3 空间分层抽样 50
    4.4 空间三明治抽样 53
    4.5 “三位一体”空间抽样理论 56
    第5章 空间插值 61
    5.1 核密度估计 61
    5.2 趋势面 64
    5.3 反距离加权法 66
    5.4 Kriging 方法 69
    5.5 CoKriging 方法 71
    5.6 三明治插值 75
    5.7 “3G”方法 77
    第6章 空间格局 82
    6.1 空间点格局 82
    6.2 空间热点 90
    6.3 空间分异 96
    第7章 空间回归 97
    7.1 通用模型 97
    7.2 空间滞后模型 97
    7.3 空间误差模型 100
    7.4 地理加权回归(GWR) 101
    第8章 地理探测器 107
    8.1 原理 107
    8.2 软件 110
    8.3 案例 111
    8.4 讨论和结论 117
    第三篇 机器学习
    第9章 决策树与随机森林 122
    9.1 原理 122
    9.2 案例 123
    9.3 数学模型 129
    第10章 贝叶斯网络推理 131
    10.1 原理 131
    10.2 案例 132
    10.3 数学模型 139
    第11章 深度学习 141
    11.1 原理 141
    11.2 案例 142
    第12章 粗糙集 147
    12.1 原理 147
    12.2 案例 148
    12.3 数学模型 154
    第13章 支持向量机 156
    13.1 原理 156
    13.2 案例 156
    13.3 数学模型 160
    第14章 粒子群算法 161
    14.1 原理 161
    14.2 案例 161
    14.3 数学模型 166
    第15章 期望最大化算法 168
    15.1 原理 168
    15.2 案例 168
    15.3 数学模型 177
    第四篇 时 空 分 析
    第16章 EOF 和小波分析 180
    16.1 原理 180
    16.2 案例 181
    16.3 数学模型 191
    第17章 贝叶斯最大熵 194
    17.1 原理 194
    17.2 案例 194
    17.3 数学模型 200
    第18章 贝叶斯层次模型 202
    18.1 原理 202
    18.2 案例 203
    18.3 数学模型 209
    第19章 地理演化树模型 211
    19.1 原理 211
    19.2 案例 212
    19.3 讨论 219
    第20章 Genbank 序列时空进化分析 221
    20.1 序列收集与比对 221
    20.2 进化分析 225
    20.3 时空进化过程可视化 235
    概念 238
    参考文献 241
    附录
    附录A 空间统计学软件包 252
    A1 GeoDa：空间统计分析软件 252
    A2 CrimeStat：空间聚类软件 253
    A3 WinBUGS 和GeoBUGS：贝叶斯层次建模软件 254
    A4 SatScan：空间扫描软件 257
    A5 Geodetector：地理探测器软件 258
    A6 SSSI：空间抽样与统计推断软件 259
    附录B 机器学习软件包 262
    B1 Bayesian Belief Network：贝叶斯网络推理软件 262
    B2 Rosetta：粗糙集计算软件 263
    B3 SPSS：数据统计软件 264
    B4 Weka：数据挖掘软件 265
    B5 PSO/ACO2：粒子群算法软件 265
    B6 MATLAB：科学计算软件 266
    B7 MiniTab：智能统计分析软件 267
    B8 BMEGUI：贝叶斯最大熵软件 267
    B9 地理演化树模型 267
    B10 BEAST：科学计算软件 268
    B11 R：数据分析和图形显示的程序设计环境 269
    附录C 数据集(Excel 和GIS 格式) 270
  • 内容简介:
    环境与社会科学的数据多存在于地理空间之中，空间数据分析方法是分析挖掘地理空间数据信息和知识的有效手段。《空间数据分析教程（第二版）》包括了空间探索性分析、空间统计学、机器学习和时空分析，以及空间分析软件包和案例数据等内容。《空间数据分析教程（第二版）》介绍的各种方法和模型均附有真实案例和数据，以及软件和数据下载地址和操作步骤，读者可以按照《空间数据分析教程（第二版）》描述重复这一过程，然后输入自己的数据迅速得到自己的计算结果。阅读《空间数据分析教程（第二版）》只需要概率统计的基本知识即可。
  • 目录:
    目录
    第二版前言
    第一版前言
    引论 1
    0.1 举例 1
    0.2 空间数据分析理论体系 5
    0.3 模型选择与效果评估 6
    0.4 本书结构 7
    第一篇 空间探索性分析
    第1章 GIS 简介 10
    1.1 案例 10
    1.2 GIS 原理 13
    1.3 ArcGIS 软件使用步骤 16
    第2章 地图分析 21
    2.1 意念地图 21
    2.2 图形分析 22
    2.3 图谱分析 25
    第二篇 空间统计学
    第3章 空间总体特性 30
    3.1 空间自相关性 31
    3.2 空间分层异质性 38
    3.3 可变面元问题 42
    3.4 小结 43
    第4章 空间抽样 45
    4.1 空间简单随机抽样 48
    4.2 空间系统抽样 49
    4.3 空间分层抽样 50
    4.4 空间三明治抽样 53
    4.5 “三位一体”空间抽样理论 56
    第5章 空间插值 61
    5.1 核密度估计 61
    5.2 趋势面 64
    5.3 反距离加权法 66
    5.4 Kriging 方法 69
    5.5 CoKriging 方法 71
    5.6 三明治插值 75
    5.7 “3G”方法 77
    第6章 空间格局 82
    6.1 空间点格局 82
    6.2 空间热点 90
    6.3 空间分异 96
    第7章 空间回归 97
    7.1 通用模型 97
    7.2 空间滞后模型 97
    7.3 空间误差模型 100
    7.4 地理加权回归(GWR) 101
    第8章 地理探测器 107
    8.1 原理 107
    8.2 软件 110
    8.3 案例 111
    8.4 讨论和结论 117
    第三篇 机器学习
    第9章 决策树与随机森林 122
    9.1 原理 122
    9.2 案例 123
    9.3 数学模型 129
    第10章 贝叶斯网络推理 131
    10.1 原理 131
    10.2 案例 132
    10.3 数学模型 139
    第11章 深度学习 141
    11.1 原理 141
    11.2 案例 142
    第12章 粗糙集 147
    12.1 原理 147
    12.2 案例 148
    12.3 数学模型 154
    第13章 支持向量机 156
    13.1 原理 156
    13.2 案例 156
    13.3 数学模型 160
    第14章 粒子群算法 161
    14.1 原理 161
    14.2 案例 161
    14.3 数学模型 166
    第15章 期望最大化算法 168
    15.1 原理 168
    15.2 案例 168
    15.3 数学模型 177
    第四篇 时 空 分 析
    第16章 EOF 和小波分析 180
    16.1 原理 180
    16.2 案例 181
    16.3 数学模型 191
    第17章 贝叶斯最大熵 194
    17.1 原理 194
    17.2 案例 194
    17.3 数学模型 200
    第18章 贝叶斯层次模型 202
    18.1 原理 202
    18.2 案例 203
    18.3 数学模型 209
    第19章 地理演化树模型 211
    19.1 原理 211
    19.2 案例 212
    19.3 讨论 219
    第20章 Genbank 序列时空进化分析 221
    20.1 序列收集与比对 221
    20.2 进化分析 225
    20.3 时空进化过程可视化 235
    概念 238
    参考文献 241
    附录
    附录A 空间统计学软件包 252
    A1 GeoDa：空间统计分析软件 252
    A2 CrimeStat：空间聚类软件 253
    A3 WinBUGS 和GeoBUGS：贝叶斯层次建模软件 254
    A4 SatScan：空间扫描软件 257
    A5 Geodetector：地理探测器软件 258
    A6 SSSI：空间抽样与统计推断软件 259
    附录B 机器学习软件包 262
    B1 Bayesian Belief Network：贝叶斯网络推理软件 262
    B2 Rosetta：粗糙集计算软件 263
    B3 SPSS：数据统计软件 264
    B4 Weka：数据挖掘软件 265
    B5 PSO/ACO2：粒子群算法软件 265
    B6 MATLAB：科学计算软件 266
    B7 MiniTab：智能统计分析软件 267
    B8 BMEGUI：贝叶斯最大熵软件 267
    B9 地理演化树模型 267
    B10 BEAST：科学计算软件 268
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