普通高等教育“十一五”国家级规划教材：空间数据分析教程

前言

引论

0.1举例

0.2空间分析理论体系

0.3本书结构

第1章GIS简介

1.1举例

1.2 GIS原理

1.3 ArcGIS软件使用步骤

第2章地图分析

2.1意念地图

2.2图形分析

2.3图谱分析

第3章探索性空间分析

3.1线性相关性分析

3.2回归分析

3.3主成分分析

3.4层次分析

3.5地理探测器

第4章空间相关性和异质性

4.1空间相关性

4.2空间异质性

4.3校正和运用

第5章空间抽样

5.1空间简单随机抽样

5.2空间系统抽样

5.3空间分层抽样

5.4空间三明治抽样

5.5案例

第6章点格局识别

6.1样方分析

6.2最邻近距离统计

6.3 Ripley’s K函数

第7章点数据插值

7.1趋势面方法

7.2反距离加权法（IDW）

7.3 Kriging方法

7.4 Co—Kriging方法

7.5核心估计函数法

7.6“3G”方法

第8章格数据统计

8.1空间自相关

8.2可变面元问题

8.3空间热点探测

第9章格数据回归

9.1通用模型

9.2空间滞后模型

9.3空间误差模型

9.4地理加权回归

第l0章决策树

10.1原理

10.2案例

10.3算法

第11章贝叶斯网络

11.1原理

11.2案例l：出生缺陷预测

11.3案例2：交通流预测

11.4数学模型

第l2章人工神经网络

12.1原理

12.2案例

12.3数学模型

第13章粗糙集

13.1原理

13.2案例1：出生缺陷

13.3案例2：交通流预测

13.4分析流程

第14章支持向量机

14.1原理

14.2案例

14.3数学模型

第15章粒子群优化算法

15.1原理

15.2案例

15.3数学模型

第16章期望最大化算法

16.1原理

16.2案例

16.3数学模型

第17章空间运筹

17.1零售业空间价格模型

17.2房屋空间价格模型

17.3资源空间配置边际效益均衡模型

第18章BME模型

18.1原理

18.2输入

18.3输出

18.4软件使用步骤

第19章演化树预报模型

19.1原理

19.2案例

第20章Meta建模

20.1原理

20.2案例

第21章空间统计学软件包

21.1 GeoDa：空问统计分析软件

21.2 CrimeStat：空间聚类软件

21.3 WinBUGS和GeoBUGS：层次贝叶斯建模软件

21.4 SatScan：空间扫描软件

21.5 SSSI：空间抽样与统计推断软件

第22章空间智能计算软件包

22.1 Bayesian Belief Network：贝叶斯网络推理软件

22.2 Yaahp：层次分析软件

22.3 SPSS：数据统计软件

22.4 Weka：数据挖掘软件

22.5 PSO/ACO2：粒子群算法软件

22.6 MATLAB：科学计算软件

22.7 LIBSVM：支持向量机软件

主要参考文献

概念

版权页：

插图：

收集数据是科学研究的起点，有穷尽枚举法和抽样调查两种方法。抽样调查相对于穷尽枚举法的优点在于：减少费用，如果数据的代表性被全部数据集中的一小部分所保证，那么样本估值费用将比完全调查要少；②提高速度，对小样本的收集和总结较完全样本集收集为快；③提高精度，当样本量少时，可以选择数据质量更好的样本，并更加集中精力于少量样本采集处理以提高样本质量，基于高质量的小样本量估计有可能较大样本估计精度更高。一个好的或效率高的抽样调查方案是指用较少的样本量获取精度较高的统计估计值。

经典抽样方法（Cochran，1977）已经广泛运用于工程、社会经济调查、土壤调查、生态研究、土地利用和流行病学调查，其理论前提是样本互相独立。但是，空间分布的研究对象通常具有空间相关性，用经典抽样法调查空间分布对象时效率较低，也就是给定总体估值精度要求，需要更多的样本量；同时，样本的离散方差（disDersion variance）发生畸变、超总体均值样本估值方差（variance of superpopu lation mean estimated by sample mean）被低估（Haining，1988）、可观测总体均值样本估值方差（variance of observable population mean estimated by sample mean）被高估（Ripley，1981）。因此，在调查具有空间分布的对象，以及用空间样本数据对总体进行统计推断时，应当采用考虑空间相关性的空间抽样理论和方法（Atkinson，1991；Foody，2002；Griffith et al.，1994；Haining，2003；Rodriguez—Iturbe and Mejia.，l974 Stehman，2003；王劲峰等，2009）。

空间抽样及统计推断按五步骤完成：第一步，确定抽样目的。可以是研究区域，即总体（Population）的均值（mean）或总值（total）；或未抽样点值（values at unsampled sites），即空间插值（spatial interpolation）；极值；秩；或其他地学特征值。不同目的决定了不同的样本估值公式及估值误差度量公式。第二步，选择布样方式。可以是简单随机布样（random sampling）、（空间等间隔）系统布样（systematic sampling）或（空间）分层（即地学中的分区）布样（stratified sampling）。简单随机布样较易实施，但样本容易居于几偶，如果研究对象呈现出空间聚集性，将导致样本估值易受某些局域控制，没有反映总体；系统布样较易实施，但如果研究对象呈现有规律的空间分布时，等间距的系统布样容易造成估值偏移（bias）；分层布样要求在布样之前，根据先验知识对研究区划分为相对均匀的若干子区域，然后在各子区域内实施简单随机或系统布样，效率较高，区划的准确性影响分层抽样效率。2100433B

《普通高等教育"十一五"国家级规划教材:空间数据分析教程》可作为地学和社会科学等专业本科生、研究生的教材，同时也可供地理信息科学及相关专业师生阅读参考。

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