空间数据分析与R语言实践
￥ 78.68 9.9折 ￥ 79 九五品
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作者拜凡德
出版社清华大学出版社
ISBN9787302302353
出版时间2013-02
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数328页
字数99999千字
定价79元
上书时间2024-04-25
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:空间数据分析与R语言实践
定价：79.00元
作者:拜凡德
出版社：清华大学出版社
出版日期：2013-02-01
ISBN：9787302302353
字数：350000
页码：328
版次：1
装帧：平装
开本：12开
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内容提要
《空间数据分析与r语言实践》较全面地介绍了r应用于空间数据分析的原理和方法。在介绍r中空间数据类、方法、空间对象、空间点类、空间线类、空间面类及空间网格的基础上，首先介绍了空间数据的可视化、空间数据的导入导出、空间数据的处理及定制多点数据、六角形网格、时空网格及大型网格数据类的方法；然后介绍了空间点模式分析、插值与地统计分析、面数据和空间自相关分析和面数据建模；最后介绍了空间数据分析在疾病数据制图及分析中的应用。 《空间数据分析与r语言实践》适合作为“空间信息处理”和“空间信息可视化”课程的教材，通过大量的实例展示了空间分析方法的应用领域及其价值，较全面地展示了r在空间统计与分析中的成果与前景。本书配套网站包括了书中的所有实例、所涉及的包和数据集，对读者学习和研究将有很大帮助。
目录
部分 r的空间数据处理章 空间数据介绍1.1 空间数据分析1.2 为什么要用r1.2.1 概述1.2.2 为什么使用r进行空间数据分析1.3 r和gis1.3.1 什么是gis1.3.2 面向服务的架构1.3.3 进一步了解gis1.4 空间数据的类型1.5 存储和显示1.6 空间数据分析应用1.7 r空间资源1.7.1 在线资源1.7.2 本书的结构第2章 r的空间数据类2.1 概述2.2 r中的类和方法2.3 spatial对象2.4 spatialpoints类2.4.1 方法2.4.2 空间点数据的数据框2.5 spatiallines类2.6 spatialpolygons类2.6.patialpolygons dataframe对象2.6.2 孔和环方向2.7 spatialgrid和spatialpixel对象第3章 空间数据可视化3.1 传统绘图系统3.1.1 绘制点、线、多边形和网格3.1.2 坐标轴和布局元素3.1.3 坐标轴标签和参考网格中的度3.1.4 绘图尺寸、绘图区域、地图比例以及多图绘制3.1.5 绘图属性和地图图例3.2 使用spplot的trellis/lattice绘制3.2.1 一个直观的trellis示例3.2.2 绘制点、线、面和网格3.2.3 对图添加参考物和布局元素3.2.4 安排面板布局3.3 绘图交互3.3.1 基本图形的交互3.3.2 spplot和lattice的绘图交互3.4 彩色调色板和类区间3.4.1 彩色调色板3.4.2 类区间第4章 空间数据导入/导出4.1 坐标参考系4.1.1 使用epsg清单4.1.2 proj.4 crs规范4.1.3 投影和坐标转换4.1.4 度、分和秒4.2 矢量文件格式4.2.1 使用rgdal包中的ogr驱动程序4.2.2 其他的导入/导出函数4.3 栅格文件格式4.3.1 使用rgdal包中的gdal驱动4.3.2 编写一个google earth影像覆盖4.4 grass百老街霍乱数据4.5 其他的导入/导出接口4.5.1 分析和可视化应用4.5.2 terralib和art4.5.3 其他gis和web地图系统4.6 安装rgdal包第5章 空间数据处理高级方法5.1 支撑5.2 叠置5.3 空间取样5.4 拓扑检查5.4.1 多边形合并5.4.2 孔状态检查5.5 组合空间数据5.5.1 组合位置数据5.5.2 组合属性数据5.6 辅助函数第6章 定制空间数据类和方法6.1 使用类和方法编程6.1.3型类和方法6.1.2 s4型类和方法6.2 程序包trip中的动物足迹数据6.2.1 通用函数和构造函数6.2.2 trip对象的方法6.3 多点数据：空间多重点6.4 六边形网格6.5 时-空网格6.6 蒙特卡洛模拟的空间分析6.7 大型网格的处理第二部分 空间数据分析第7章 空间点模式分析7.1 概述7.2 空间点模式分析包7.3 点模式的初步分析7.3.1 完全空间随机模式7.3.2 g函数：最近邻事件距离7.3.3 f函数：一个点到其最邻近事件的距离7.4 空间点过程的统计分析7.4.1 同质泊松过程7.4.2 非同质泊松过程7.4.3 强度的估计7.4.4 非同质泊松过程的似然7.4.5 二阶特性7.4.6 非同质的k函数7.5 在空间流行病中的一些应用7.5.1 病例控制研究7.5.2 二元回归估计7.5.3 使用广义加模型的二元回归7.5.4 点源污染7.5.5 空间聚集的评估7.5.6 混杂变量和协变量的解释7.6 点模式分析更进一步的方法第8章 插值与地统计8.1 概述8.2 探索性数据分析8.3 非地统计学插值方法8.3.1 反距离加权插值8.3.2 线性回归8.4 空间相关性估计：变异函数8.4.1 探索性变异函数分析8.4.2 截距、间隔宽度、方向依赖性8.4.3 变异函数模型8.4.4 各向异性8.4.5 多变量变异函数模型8.4.6 残差变异函数模型8.5 空间预测8.5.1 泛克里金、普通克里金和简单克里金法8.5.2 多变量预测：协同克里金法8.5.3 同位协同克里金法8.5.4 协同克里金法对比8.5.5 局部邻域的克里金法8.5.6 块克里金法8.5.7 区域划分8.5.8 趋势函数和它们的系数8.5.9 应变量的非线性变换8.5.10 奇异矩阵错误8.6 模型诊断8.6.1 交叉验证残差8.6.2 交叉验证的z-score8.6.3 多变量交叉验证8.6.4 交叉验证的局限性8.7 地统计模拟8.7.1 序贯模拟8.7.2 非线性空间聚集和块均值8.7.3 多变量和指示模拟8.8 基于模型的地统计和贝叶斯方法8.9 监测网络优化8.10 其他用于插值和地统计的r语言包8.10.1 非地统计插值8.10.2 spatial包8.10.3 randomfields包8.10.4 geor包和georglm包8.10.5 fields包第9章 面数据和空间自相关9.1 概述9.2 空间邻域9.2.1 邻居对象9.2.2 创建近邻域9.2.3 创建基于图的近邻9.2.4 基于距离的近邻9.2.5 高阶近邻9.2.6 网格近邻9.3 空 间 权 重9.3.1 空间权重模式9.3.2 一般空间权重9.3.3 空间近邻与权重的导入、导出和转化9.3.4 使用权重模拟空间自相关9.3.5 操作空间权重9.4 空间自相关检验9.4.1 全局检验9.4.2 局部检验0章 面数据建模10.1 概述10.2 空间统计方法10.2.1 同步自回归(sar)模型10.2.2 条件自回归(car)模型10.2.3 拟合空间回归模型10.3 混合效应模型10.4 空间计量经济学方法10.5 其他方法10.5.1 gam、gee、glmm10.5.2 moran特征10.5.3 地理加权回归1章 疾病制图11.1 简介11.2 统计模型11.2.1 poisson-gamma模型11.2.2 log-normal模型11.2.3 marshall全局eb估计器11.3 空间结构统计模型11.4 贝叶斯层次模型11.4.1 再探poisson-gamma模型11.4.2 空间模型11.5 疾病聚集探测11.5.1 相对风险的同质性检验11.5.2 空间自相关的moran’s i检验11.5.3 一般聚集的tango’s检验11.5.4 聚集位置探测11.5.5 地理分析机11.5.6 kulldorfft统计11.5.7 局部聚集的stone的测试11.6 疾病制图的其他主题结语参考文献
作者介绍
序言
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