第1章 空間統(tǒng)計(jì)緒論 11.1 空間統(tǒng)計(jì)的基本概念 11.1.1 統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué) 11.1.2 空間統(tǒng)計(jì)與空間統(tǒng)計(jì)學(xué) 21.1.3 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)與空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別 41.1.4 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 51.2 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展 51.3 空間統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 101.3.1 空間統(tǒng)計(jì)中的數(shù)據(jù)類型 101.3.2 空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征 131.4 空間統(tǒng)計(jì)的主要內(nèi)容 161.5 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用 161.5.1 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在地質(zhì)學(xué)中的應(yīng)用 171.5.2 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在土壤學(xué)中的應(yīng)用 18第1章 空間統(tǒng)計(jì)緒論 1 1.1 空間統(tǒng)計(jì)的基本概念 1 1.1.1 統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué) 1 1.1.2 空間統(tǒng)計(jì)與空間統(tǒng)計(jì)學(xué) 2 1.1.3 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)與空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別 4 1.1.4 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 5 1.2 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展 5 1.3 空間統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 10 1.3.1 空間統(tǒng)計(jì)中的數(shù)據(jù)類型 10 1.3.2 空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征 13 1.4 空間統(tǒng)計(jì)的主要內(nèi)容 16 1.5 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用 16 1.5.1 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在地質(zhì)學(xué)中的應(yīng)用 17 1.5.2 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在土壤學(xué)中的應(yīng)用 18 1.5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用 19 1.5.4 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在環(huán)境學(xué)中的應(yīng)用 20 1.5.5 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在氣象學(xué)中的應(yīng)用 21 1.5.6 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用 21 第2章 描述性統(tǒng)計(jì)方法 23 2.1 集中趨勢(shì)度量 23 2.1.1 算術(shù)平均值 23 2.1.2 中數(shù) 23 2.1.3 眾數(shù) 24 2.1.4 數(shù)學(xué)期望 25 2.1.5 平均中心 25 2.1.6 加權(quán)中心 26 2.1.7 質(zhì)心 26 2.1.8 中位中心 27 2.2 離散程度度量 27 2.2.1 極差 28 2.2.2 離差 28 2.2.3 方差 28 2.2.4 協(xié)方差 29 2.2.5 變異系數(shù) 29 2.2.6 標(biāo)準(zhǔn)距離 30 2.2.7 標(biāo)準(zhǔn)離差橢圓 30 2.3 頻率分布 32 2.4 形態(tài)度量 32 2.5 概率函數(shù) 34 2.5.1 正態(tài)分布 34 2.5.2 二項(xiàng)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 假設(shè)檢驗(yàn) 35 2.6.1 原假設(shè)與備擇假設(shè) 36 2.6.2 兩類錯(cuò)誤 37 2.6.3 單側(cè)檢驗(yàn)和雙側(cè)檢驗(yàn) 37 2.6.4 假設(shè)檢驗(yàn)的步驟 38 2.7 參數(shù)檢驗(yàn) 38 2.7.1 樣本均值與已知總體均值比較的假設(shè)檢驗(yàn) 38 2.7.2 兩樣本均值比較的假設(shè)檢驗(yàn) 40 2.7.3 多樣本均值比較的假設(shè)檢驗(yàn) 41 2.8 非參數(shù)檢驗(yàn) 42 2.8.1 分布的假設(shè)檢驗(yàn) 43 2.8.2 獨(dú)立性檢驗(yàn) 44 2.8.3 一致性檢驗(yàn) 45 第3章 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)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 主成分分析基本步驟 47 3.1.3 主成分分析應(yīng)用實(shí)例 48 3.2 層次分析 51 3.2.1 層次分析原理 51 3.2.2 層次分析基本步驟 51 3.2.3 層次分析應(yīng)用實(shí)例 54 3.3 因子分析 58 3.3.1 因子分析原理 58 3.3.2 因子分析基本步驟 58 3.3.3 因子分析應(yīng)用實(shí)例 60 3.4 聚類分析 64 3.4.1 聚類分析原理 64 3.4.2 聚類分析基本步驟 67 3.4.3 聚類分析應(yīng)用實(shí)例 67 3.5 判別分析 70 3.5.1 判別分析原理 70 3.5.2 判別分析基本步驟 71 3.5.3 判別分析應(yīng)用實(shí)例 72 3.6 線性規(guī)劃方法 74 3.6.1 線性規(guī)劃方法原理 74 3.6.2 線性規(guī)劃方法基本步驟 74 3.6.3 線性規(guī)劃方法應(yīng)用實(shí)例 76 3.7 時(shí)間序列分析 78 3.7.1 時(shí)間序列分析原理 78 3.7.2 時(shí)間序列分析基本步驟 79 3.7.3 時(shí)間序列分析應(yīng)用實(shí)例 80 第4章 點(diǎn)模式空間統(tǒng)計(jì) 82 4.1 空間點(diǎn)模式 82 4.1.1 空間點(diǎn)模式概念 82 4.1.2 點(diǎn)模式的類型 82 4.1.3 點(diǎn)模式分析方法 83 4.1.4 點(diǎn)模式尺度效應(yīng) 83 4.2 樣方分析 84 4.2.1 樣方分析的思想 84 4.2.2 樣方分析的方法 84 4.2.3 樣方分析顯著性檢驗(yàn) 86 4.2.4 樣方分析應(yīng)用實(shí)例 87 4.3 核密度估計(jì) 88 4.3.1 核密度估計(jì)原理 88 4.3.2 核密度帶寬 89 4.3.3 核函數(shù)應(yīng)用實(shí)例 91 4.4 *近鄰指數(shù) 91 4.4.1 *近鄰距離定義 91 4.4.2 *近鄰指數(shù)定義 92 4.4.3 *近鄰指數(shù)顯著性檢驗(yàn) 92 4.4.4 *近鄰指數(shù)應(yīng)用實(shí)例 93 4.5 G函數(shù)與F函數(shù) 93 4.5.1 G函數(shù) 93 4.5.2 F函數(shù) 94 4.5.3 G函數(shù)和F函數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷 95 4.6 Ripley‘s K函數(shù)與L函數(shù) 97 4.6.1 Ripley‘s K函數(shù) 97 4.6.2 L函數(shù) 100 第5章 線模式空間統(tǒng)計(jì) 102 5.1 線性體長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì) 102 5.2 線方向統(tǒng)計(jì) 104 5.2.1 方位熵 104 5.2.2 線性平均方向 104 5.2.3 方向-頻數(shù)直方圖 104 5.2.4 方向玫瑰花圖 104 5.3 線密度或線頻度 108 5.3.1 線密度或線頻度的計(jì)算 108 5.3.2 地質(zhì)線性體線密度或線頻度的計(jì)算 109 5.4 中心對(duì)稱度 111 5.5 城市路網(wǎng)特征分析 112 5.5.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 112 5.5.2 路網(wǎng)建模方法 113 5.5.3 網(wǎng)絡(luò)特征分析 114 5.6 河網(wǎng)密度分析 116 5.6.1 河網(wǎng)密度定義 116 5.6.2 河網(wǎng)密度提取 117 5.6.3 河網(wǎng)密度圖制作 118 第6章 面模式空間統(tǒng)計(jì) 119 6.1 空間相關(guān)分析 119 6.1.1 空間相關(guān) 119 6.1.2 兩變量相關(guān)分析 120 6.1.3 多變量相關(guān)分析 123 6.1.4 空間自相關(guān) 124 6.2 可變面元問(wèn)題 125 6.3 空間權(quán)重矩陣 127 6.3.1 空間權(quán)重矩陣的概念 127 6.3.2 空間權(quán)重矩陣的類型 128 6.3.3 行標(biāo)準(zhǔn)化鄰接空間權(quán)重矩陣 132 6.4 連接數(shù)統(tǒng)計(jì) 133 6.5 全局空間自相關(guān) 138 6.5.1 全局Moran指數(shù) 138 6.5.2 廣義G統(tǒng)計(jì)量 142 6.5.3 Geary‘s C指數(shù) 144 6.6 局部空間關(guān)聯(lián)指標(biāo) 146 6.6.1 局部Moran指數(shù) 146 6.6.3 Getis-Ord 和 統(tǒng)計(jì)量 151 6.6.3 局部Geary‘s Ci指數(shù) 153 第7章 空間回歸分析 156 7.1 一元線性回歸分析 156 7.1.1 一元線性回歸模型 156 7.1.2 一元線性回歸模型顯著性檢驗(yàn) 156 7.1.3 一元線性回歸模型應(yīng)用實(shí)例 157 7.2 多元線性回歸分析 157 7.2.1 多元線性回歸模型 157 7.2.2 多元線性回歸模型顯著性檢驗(yàn) 158 7.2.3 多元線性回歸模型應(yīng)用實(shí)例 160 7.3 非線性回歸分析 162 7.3.1 非線性回歸模型 162 7.3.2 非線性回歸模型顯著性檢驗(yàn) 162 7.3.3 非線性回歸模型應(yīng)用實(shí)例 163 7.4 空間截面數(shù)據(jù)模型 164 7.4.1 空間回歸一般形式 164 7.4.2 空間滯后模型及估計(jì)方法 165 7.4.3 空間誤差模型及估計(jì)方法 167 7.4.4 空間杜賓模型及估計(jì)方法 168 7.4.5 空間杜賓誤差模型及估計(jì)方法 169 7.4.6 廣義空間自回歸模型及估計(jì)方法 170 7.4.7 空間截面數(shù)據(jù)模型應(yīng)用實(shí)例 170 7.5 空間面板數(shù)據(jù)模型 172 7.5.1 空間面板數(shù)據(jù)滯后模型及估計(jì)方法 173 7.5.2 空間面板數(shù)據(jù)誤差模型及估計(jì)方法 175 7.6 地理加權(quán)回歸模型 177 7.6.1 空間異質(zhì)性 177 7.6.2 地理加權(quán)回歸模型定義 177 7.6.3 空間權(quán)函數(shù) 179 7.6.4 權(quán)函數(shù)帶寬優(yōu)化 180 第8章 空間插值方法 182 8.1 整體內(nèi)插 182 8.2 局部分塊內(nèi)插 186 8.2.1 雙線性內(nèi)插 187 8.2.2 樣條函數(shù)內(nèi)插 188 8.2.3 三次樣條函數(shù) 190 8.2.4 多面函數(shù)內(nèi)插 191 8.3 逐點(diǎn)內(nèi)插 193 8.3.1 反距離加權(quán)插值法 193 8.3.2 移動(dòng)擬合法 194 8.3.3 *近鄰點(diǎn)插值法 196 8.3.4 徑向基函數(shù)插值法 197 8.4 插值方法交叉驗(yàn)證 198 第9章 空間可達(dá)性分析 199 9.1 可達(dá)性概述 199 9.1.1 可達(dá)性定義 199 9.1.2 可達(dá)性應(yīng)用 199 9.2 可達(dá)性度量模型 201 9.2.1 基于空間阻隔的度量模型 201 9.2.2 基于機(jī)會(huì)累積的度量模型 202 9.2.3 基于空間相互作用的度量模型 202 9.3 可達(dá)性評(píng)價(jià) 203 9.3.1 距離度量模型可達(dá)性評(píng)價(jià) 204 9.3.2 累積機(jī)會(huì)模型可達(dá)性評(píng)價(jià) 205 9.3.3 兩步移動(dòng)搜索模型可達(dá)性評(píng)價(jià) 209 9.3.4 可達(dá)性模型對(duì)比分析 214 第10章 地統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ) 215 10.1 區(qū)域化變量 215 10.1.1 隨機(jī)變量 215 10.1.2 區(qū)域化變量的概念 216 10.1.3 區(qū)域化變量的性質(zhì) 216 10.2 協(xié)方差函數(shù)及變異函數(shù) 217 10.2.1 協(xié)方差函數(shù) 217 10.2.2 變異函數(shù) 218 10.3 地統(tǒng)計(jì)學(xué)理論假設(shè) 219 10.3.1 二階平穩(wěn)假設(shè) 219 10.3.2 內(nèi)蘊(yùn)假設(shè) 220 10.4 實(shí)驗(yàn)變異函數(shù)的計(jì)算 220 10.5 變異函數(shù)理論模型 225 10.5.1 有基臺(tái)值模型 226 10.5.2 無(wú)基臺(tái)值模型 228 10.5.3 孔穴效應(yīng)模型 229 10.6 理論變異函數(shù)擬合 230 10.7 變異函數(shù)結(jié)構(gòu)分析 233 10.7.1 同一方向套合 234 10.7.2 各向異性套合 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 簡(jiǎn)單克里金法 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 協(xié)同克里金法 253 11.9 對(duì)數(shù)正態(tài)克里金法 255 第12章 空間統(tǒng)計(jì)新方法 256 12.1 貝葉斯模型 256 12.1.1 簡(jiǎn)介 256 12.1.2 貝葉斯定理 256 12.1.3 分層貝葉斯模型 257 12.1.4 貝葉斯推斷 258 12.1.5 應(yīng)用實(shí)例 259 12.2 元胞自動(dòng)機(jī) 259 12.2.1 元胞自動(dòng)機(jī)概念 259 12.2.2 元胞自動(dòng)機(jī)原理 260 12.2.3 SLEUTH模型 261 12.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 263 12.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 263 12.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 266 12.3.3 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變形 269 12.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感水深反演 271 12.3.5 基于LSTM模型降雨量預(yù)測(cè) 275 12.4 超限學(xué)習(xí)機(jī) 278 12.4.1 超限學(xué)習(xí)機(jī)原理 278 12.4.2 遙感水深反演應(yīng)用 280 12.5 支持向量機(jī) 282 12.5.1 支持向量回歸算法 282 12.5.2 遙感反演水深應(yīng)用 283 第13章 空間統(tǒng)計(jì)應(yīng)用 285 13.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染GWR模型 285 13.1.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù) 285 13.1.2 GWR模型變量檢驗(yàn) 285 13.1.3 GWR模型建立與分析 286 13.2 基于多尺度循環(huán)注意力網(wǎng)絡(luò)的遙感場(chǎng)景分類 288 13.2.1 研究數(shù)據(jù) 288 13.2.2 場(chǎng)景分類模型 289 13.2.3 模型訓(xùn)練 292