空間資料分析與R語言實踐

《空間資料分析與R語言實踐》
基本資料
原書名：Applied Spatial Data Analysis with R
作者： 拜凡德(Bivand,R. S.) 裴貝斯瑪(Pebesma,E. J.) 格梅爾-盧比奧(Gómez-Rubio,V.)
譯者： 徐愛萍 舒紅
出版社：清華大學出版社
ISBN：9787302302353
上架時間：2013-2-28
出版日期：2013 年1月
開本：16開
頁碼：1
版次：1-1
所屬分類：電腦 > 軟體與程式設計 > 綜合 > 進階程式語言設計
電腦 > 資料庫 > 資料庫儲存與管理

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內容簡介
書籍
電腦書籍
　　《空間資料分析與r語言實踐》較全面地介紹了r應用於空間資料分析的原理和方法。在介紹r中空間資料類、方法、空間對象、空間點類、空間線類、空間面類及空間網格的基礎上，首先介紹了空間資料的可視化、空間資料的匯入匯出、空間資料的處理及定製多點資料、六角形網格、時空網格及大型網格資料類的方法；然後介紹了空間點模式分析、插值與地統計分析、面資料和空間自相關分析和面資料建模；最後介紹了空間資料分析在疾病資料製圖及分析中的應用。
　　《空間資料分析與r語言實踐》適合作為“空間資訊處理”和“空間資訊可視化”課程的教材，通過大量的執行個體展示了空間分析方法的應用領域及其價值，較全面地展示了r在空間統計與分析中的成果與前景。本書配套網站包括了書中的所有執行個體、所涉及的包和資料集，對讀者學習和研究將有很大協助。
目錄
《空間資料分析與r語言實踐》
第一部分 r的空間資料處理
第1章 空間資料介紹 1
1.1 空間資料分析 1
1.2 為什麼要用r 2
1.2.1 概述 2
1.2.2 為什麼使用r進行空間資料分析 3
1.3 r和gis 5
1.3.1 什麼是gis 5
1.3.2 面向服務的架構 5
1.3.3 進一步瞭解gis 5
1.4 空間資料的類型 6
1.5 儲存和顯示 10
1.6 空間資料分析應用 11
1.7 r空間資源 13
1.7.1 線上資源 13
1.7.2 本書的結構 14
第2章 r的空間資料類 17
2.1 概述 17
2.2 r中的類和方法 18
2.3 spatial對象 22
2.4 spatialpoints類 24
2.4.1 方法 25
2.4.2 空間點資料的資料框 27
2.5 spatiallines類 31
2.6 spatialpolygons類 35
2.6.1 spatialpolygons dataframe對象 37
2.6.2 孔和環方向 39
2.7 spatialgrid和spatialpixel對象 40
第3章 空間資料可視化 47
3.1 傳統繪圖系統 47
3.1.1 繪製點、線、多邊形和網格 47
3.1.2 座標軸和布局元素 50
3.1.3 座標軸標籤和參考網格中的度 53
3.1.4 繪圖尺寸、繪圖區域、地圖比例以及多圖繪製 54
3.1.5 繪圖屬性和地圖圖例 56
3.2 使用spplot的trellis/lattice繪製 57
3.2.1 一個直觀的trellis樣本 58
3.2.2 繪製點、線、面和網格 59
3.2.3 對圖添加參考物和布局元素 61
3.2.4 安排面板布局 63
3.3 繪圖互動 63
3.3.1 基本圖形的互動 63
3.3.2 spplot和lattice的繪圖互動 65
3.4 彩色調色盤和類區間 66
3.4.1 彩色調色盤 66
3.4.2 類區間 66
第4章 空間資料匯入/匯出 70
4.1 座標參考系 71
4.1.1 使用epsg清單 72
4.1.2 proj.4 crs規範 72
4.1.3 投影和座標轉換 73
4.1.4 度、分和秒 75
4.2 向量檔案格式 76
4.2.1 使用rgdal包中的ogr驅動程式 77
4.2.2 其他的匯入/匯出函數 81
4.3 柵格檔案格式 81
4.3.1 使用rgdal包中的gdal驅動 81
4.3.2 編寫一個google earth影像覆蓋 84
4.4 grass 86
百老街霍亂資料 91
4.5 其他的匯入/匯出介面 94
4.5.1 分析和可視化應用 94
4.5.2 terralib和art 95
4.5.3 其他gis和web地圖系統 96
4.6 安裝rgdal包 97
第5章 空間資料處理進階方法 99
5.1 支撐 99
5.2 疊置 102
5.3 空間取樣 104
5.4 拓撲檢查 106
5.4.1 多邊形合并 108
5.4.2 孔狀態檢查 109
5.5 組合空間資料 110
5.5.1 組合位置資料 110
5.5.2 組合屬性資料 110
5.6 輔助函數 112
第6章 定製空間資料類和方法 117
6.1 使用類和方法編程 117
6.1.1 s3型類和方法 118
6.1.2 s4型類和方法 119
6.2 程式包trip中的動物足跡資料 120
6.2.1 通用函數和建構函式 121
6.2.2 trip對象的方法 122
6.3 多點資料：空間多重點 123
6.4 六邊形網格 125
6.5 時-空網格 128
6.6 蒙特卡洛類比的空間分析 132
6.7 大型網格的處理 134
第二部分 空間資料分析
第7章 空間點模式分析 136
7.1 概述 136
7.2 空間點模式分析包 137
7.3 點模式的初步分析 140
7.3.1 完全空間隨機模式 140
7.3.2 g函數：最近鄰事件距離 141
7.3.3 f函數：一個點到其最鄰近事件的距離 143
7.4 空間點過程的統計分析 144
7.4.1 同質泊松過程 145
7.4.2 非同質泊松過程 145
7.4.3 強度的估計 145
7.4.4 非同質泊松過程的似然 149
7.4.5 二階特性 151
7.4.6 非同質的k函數 152
7.5 在空間流行病中的一些應用 153
7.5.1 病例控制研究 153
7.5.2 二元迴歸估計 158
7.5.3 使用廣義加模型的二元迴歸 159
7.5.4 點源汙染 161
7.5.5 空間聚集的評估 163
7.5.6 混雜變數和協變數的解釋 165
7.6 點模式分析更進一步的方法 168
第8章 插值與地統計 170
8.1 概述 170
8.2 探索性資料分析 171
8.3 非地統計學插值方法 172
8.3.1 反距離加權插值 172
8.3.2 線性迴歸 173
8.4 空間相關性估計：變異函數 174
8.4.1 探索性變異函數分析 175
8.4.2 截距、間隔寬度、方向依賴性 178
8.4.3 變異函數模型 179
8.4.4 各向異性 183
8.4.5 多變數變異函數模型 184
8.4.6 殘差變異函數模型 186
8.5 空間預測 187
8.5.1 泛克裡金、普通克裡金和簡單克裡金法 188
8.5.2 多變數預測：協同克裡金法 189
8.5.3 同位協同克裡金法 190
8.5.4 協同克裡金法對比 191
8.5.5 局部鄰域的克裡金法 191
8.5.6 塊克裡金法 192
8.5.7 地區劃分 193
8.5.8 趨勢函數和它們的係數 194
8.5.9 應變數的非線性變換 195
8.5.10 奇異矩陣錯誤 197
8.6 模型診斷 198
8.6.1 交叉驗證殘差 199
8.6.2 交叉驗證的z-score 201
8.6.3 多變數交叉驗證 201
8.6.4 交叉驗證的局限性 202
8.7 地統計類比 203
8.7.1 序貫類比 203
8.7.2 非線性空間聚集和塊均值 205
8.7.3 多變數和指示類比 206
8.8 基於模型的地統計和貝葉斯方法 207
8.9 監測網路最佳化 207
8.10 其他用於插值和地統計的r語言套件 209
8.10.1 非地統計插值 209
8.10.2 spatial包 209
8.10.3 randomfields包 209
8.10.4 geor包和georglm包 211
8.10.5 fields包 211
第9章 面資料和空間自相關 212
9.1 概述 212
9.2 空間鄰域 214
9.2.1 鄰居對象 215
9.2.2 建立近鄰域 217
9.2.3 建立基於圖的近鄰 219
9.2.4 基於距離的近鄰 220
9.2.5 高階近鄰 223
9.2.6 網格近鄰 224
9.3 空 間 權 重 225
9.3.1 空間權重模式 225
9.3.2 一般空間權重 227
9.3.3 空間近鄰與權重的匯入、匯出和轉化 229
9.3.4 使用權重類比空間自相關 230
9.3.5 操作空間權重 231
9.4 空間自相關檢驗 232
9.4.1 全域檢驗 234
9.4.2 局部檢驗 240
第10章 面資料建模 246
10.1 概述 246
10.2 空間統計方法 246
10.2.1 同步自迴歸(sar)模型 249
10.2.2 條件自迴歸(car)模型 253
10.2.3 擬合空間迴歸模型 255
10.3 混合效應模型 257
10.4 空間計量經濟學方法 259
10.5 其他方法 265
10.5.1 gam、gee、glmm 265
10.5.2 moran特徵 269
10.5.3 地理加權迴歸 272
第11章 疾病製圖 276
11.1 簡介 277
11.2 統計模型 278
11.2.1 poisson-gamma模型 280
11.2.2 log-normal模型 282
11.2.3 marshall全域eb估計器 283
11.3 空間結構統計模型 285
11.4 貝葉斯層次模型 286
11.4.1 再探poisson-gamma模型 287
11.4.2 空間模型 291
11.5 疾病聚集探測 298
11.5.1 相對風險的同質性檢驗 299
11.5.2 空間自相關的moran’s i檢驗 301
11.5.3 一般聚集的tango’s檢驗 301
11.5.4 聚集位置探測 302
11.5.5 地理分析機 303
11.5.6 kulldorfft統計 304
11.5.7 局部聚集的stone的測試 305
11.6 疾病製圖的其他主題 306
結語 307
參考文獻 311

本圖書資訊來源：中國互動出版網