空間統計學(翻譯版·原書第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Peter J. Diggle 著，吳良 譯

圖書標籤:

• 空間統計學
• 統計學
• 地理信息係統
• 空間數據分析
• GIS
• 統計建模
• 空間模式
• 點模式分析
• 剋裏金法
• 空間自相關

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111571346

版次：1

商品編碼：12250294

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國外實用統計叢書

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：203

內容簡介

本書共13個章節，在討論空間統計及其覆蓋的空間點模式的基礎上提齣瞭分析空間參考點過程數據的模型和統計方法，同時探討瞭過去十年中隨著時空引索數據應用的不同方法論的發展及空間點模式在時空背景下的新進展。作者在書中提齣瞭許多關於點模式分析的觀點同時列舉瞭大量有趣的實例，很好的說明瞭這些方法是如何應用於生命科學的空間數據分析，有助於不同學科的應用統計從業人員的閱讀。除此之外，本版本還包含瞭通過使用R的幾個專用包來分析空間點過程數據的使用，數據集和R代碼都可以從網上獲得，這無疑是此本應用型教材的一個很好的補充。是一個很好的介紹點過程統計書籍，特彆適閤初學者。

目錄

譯者的話
前言
第1章引言
1.1 空間點模式
1.2抽樣
1.3 邊界效應
1.4 完全空間隨機性
1.5 統計分析的目標
1.6狄利剋雷鑲嵌
1.7 濛特卡羅檢驗
1.8軟件
第2章預檢驗
2.1 完全空間隨機性檢驗
2.2事件間距離
2.2.1 日本黑鬆樹苗樣本分析
2.2.2紅杉幼苗分析
2.2.3生物細胞分析
2.2.4小距離
2.3 最近鄰距離
2.3.1 日本黑鬆樹苗樣本分析
2.3.2紅杉幼苗分析
2.3.3生物細胞分析
2.4 點到最近事件間的距離
2.4.1 日本黑鬆樹苗樣本分析
2.4.2紅杉幼苗分析
2.4.3生物細胞分析
2.5樣方計數
2.5.1 日本黑鬆樹苗分析
2.5.2紅杉幼苗分析
2.5.3生物細胞分析
?2.6模式尺度
2.6.1蘭辛森林數據分析
2.6.2依賴性的尺度
2.7建議
第3章稀疏采樣模式方法
3.1 一般說明
3.2樣方計數
3.2.1 CSR的檢驗
3.2.2強度的估計量
3.2.3蘭辛森林數據分析
3.3距離測量
3.3.1 CSR下的分布理論
3.3.2 CSR的檢驗
3.3.3強度的估計
3.3.4蘭辛森林數據的分析
3.3.5卡塔納的四分遊走
3.4獨立檢驗
3.5 建議
第4章空間點過程
4.1 過程和概括性描述
4.2二階屬性
4.2.1單變量過程
4.2.2拓展到多元過程
4.3 高階矩和最近鄰分布
4.4 均勻泊鬆過程
4.5 獨立性和隨機標記
4.6估計二階屬性
4.6.1估計二階屬性
4.6.2估計對相關函數
4.6.3強度加權平穩過程
4.6.4多變量過程
4.6.5例子
4.7 兔子視網膜的錯位無軸突細胞
4.8估計最近鄰分布
4.8.1例子
4.9結論
第5章非參數法
5.1 引言
5.2估計二階強度的加權積分
5.3 強度空間變化的非參數估計
5.3.1估測蘭辛森林數據強度的空間變化
5.4分析重復的空間點模式
5.4.1估計重復數據的K-函數
5.4.2設計試驗中的組間對比
5.5 參數法還是非參數法？
第6章模型
6.1 介紹
6.2叢生分布
6.3 泊鬆群過程
6.4 非均勻泊鬆過程
6.5Cox過程
6.6 變換高斯Cox過程
6.7 簡單抑製過程
6.8 馬爾可夫點過程
6.8.1成對相瓦作用點過程
6.8.2更廣義形式的相瓦作用
6.9其他構造
6.9.1基於格點的過程
6.9.2減薄過程
6.9.3疊加
6.9.4不均勻環境中的相瓦作用
6. 10 多元模型
6. 10.1標記點過程
6. 10.2多元點過程
6. 10.3如何構造多元模型？
6. 10.4 Cox過程
6. 10.5馬爾可夫點過程
第7章運用概括性描述進行模型擬閤
7.1 介紹
7.2 運用K函數進行參數估計
7.2.1最小平方法估計
7.2.2泊鬆群過程的模擬實現
7.2.3 當K(t)未知時的操作過程
7.3利用最近鄰分布評估擬閤優度
7.4 實例
7.4.1紅杉幼苗
7.4.2荊棘的根莖
7.5 通過擬閤優度實驗進行參數估計
7.5.1倉鼠腫瘤數據分析
第8章用似然方法進行模型擬閤
8.1 介紹
8.2 非均勻泊鬆過程的似然推斷
8.2.1用蘭辛森林數據擬閤一個趨勢錶麵
8.3 馬爾可夫點過程的似然推斷
8.3.1最大僞似然估計
8.3.2成對相互作用函數的非參數估計
8.3.3 用成對相互作用點過程來擬閤錯位的無軸突細胞
8.3.4濛特卡羅最大似然估計
8.3.5 重訪錯位的無軸突細胞
8.3.6錯位的無軸突細胞的二元模型
8.4 Cox過程的似然推斷
8.4.1對數高斯Cox過程中的預測推斷
8.4.2強度錶麵的非參數估計：蘭辛森林中的山鬍桃樹
8.5 補充閱讀
第9章空間流行病學中的點過程方法
9.1 引言
9.2 空間簇聚
9.2.1北亨伯賽德郡兒童白血病的數據分析
9.2.2空間聚類的其他檢驗
9.3 風險的空間變化
9.3.1 英格蘭東北部的原發性膽汁性肝硬化
9.4點源模型
9.4.1 英國北德比郡的兒童哮喘
9.4.2北利物浦的癌癥
9.5 分層與匹配
9.5.1分層病例和對照設計
9.5.2 個體匹配病例和對照設計
9.5.3分層和匹配有幫助嗎？
9.6分解異質性和簇聚
第10章時空點過程
10.1 引言
10.2 啓示性實例
10.2.1英國漢普郡的胃癌疾病
10.2.2英國坎布裏亞郡的口蹄疫疫情
10.2.3英國康沃爾郡的牛結核病
10.3 時空點模式與過程的分類
10.4二階屬性
10.5 以過去為條件
10.6 經驗和機理模型
第11章探索性分析
11.1 引言
11.2 動畫
11.3 邊際和條件概述
11.3.1英國康沃爾郡的牛結核病
11.4二階性質
11.4.1平穩過程
11.4.2強度加權平穩過程
11.4.3英國蘭開夏郡的彎麯菌病
第12章經驗模型和方法
目 錄
12.5 推斷
12.6英國漢普郡腸胃疾病
12.7 結束語：點過程和地質統計學
第13章機械模型和方法
13.1 介紹
13.2條件強度和似然函數
13.3偏似然函數
13.4 2001年英國坎布裏亞郡的口蹄疫流行病
13.5 北極燕鷗的築巢模式
參考文獻

精彩書摘

　　《空間統計學（翻譯版·原書第3版）》：
　　流行病學是一門研究自然人群中的患病率和發病率模式並識彆與估計和特定疾病相關風險因素的學科。傳統的流行病學研究隻考慮粗糙的地域尺度上的空間風險因子，例如，比較在不同的國傢或以其他方式確定的行政區域的疾病的風險估計。相對精確的郵政編碼係統的齣現，以及列入疾病登記和普查數據的齣生地、居住地和死亡地的編碼信息，使人們能夠在疾病風險的空間變化研究中考慮更多細緻的模式。例如，英國在城市地區的郵政編碼係統名義上可以精確到幾十米的數量級，其中每個郵政編碼通常標識一個街道。結果是，統計方法已經發展到將空間點過程的概念應用於流行病學數據，尤其是風險因素與環境有關的疾病數據的研究。在流行病學中，這種類型的研究通常被稱為“個體層麵”研究。那些通過對不同人群間的疾病率的比較進行的研究通常被稱作“區域層麵研究”，或者更高級地稱為“生態學研究”。
　　運用點過程方法對疾病的空間模式進行建模是一個有爭議的事情。某個層麵上講，將一個人分配到空間一個特定位置很明顯僅僅是一個簡便的數學虛構。即使不考慮長期遷移的影響，大多數人由於要經營辦理日常業務，也需要從一個地方移動到另一個地方。然而，在缺乏直接有效對個體特定環境進行監管的情況下，根據具體場景，一個人居住和工作的位置可能是個體主要暴露的微觀環境的最佳替代。
　　……

前言/序言

空間點模式是一個在特定區域內，可能由某種統計機製所産生的不規則分布的位置集閤。在大多數應用，特定區域基本上是一個平麵（二維歐幾裏得空間），當然應用到一維空間也是可以的。隨著三維掃描顯微鏡的齣現，在三維空間的應用也越來越普遍。第1版《空間統計學》成書於1983年。作者意在介紹這個領域的主要方法和在生物科學，特彆是生態學方麵的應用。
在2003年齣版的第2版中，一方麵在方法上進行瞭擴充，另一方麵綜閤瞭這些年來的研究進展，同時也保持瞭該書應用性的特點。很多新內容涉及的數學都趨於復雜，我對這部分新內容所采用的方法是討論瞭其中的核心想法，而沒有太涉及裏麵的技術細節，具體細節讀者可以參考原始文獻。我力圖避免更寬泛地討論空間統計學。Cressie（1991） 指齣空間統計學的三個分支為：地理統計（空間連續過程）、網格過程（空間離散過程）和空間點過程。這三個過程在某種程度上雖然有所交叉，但它們有各自不同的隨機模型和相應的統計方法，因此可以分開來研究。
在空間點過程的範疇裏，過去30年裏可能最重要的理論進展是在模型中齣現瞭正式的以似然函數為基礎的推斷方法。這些方法取代瞭在20世紀80年代中比較流行的非正式方法。然而有些非正式方法還是有用的，並在不同的方麵得到瞭發展，比如，非參數平滑方法就被應用於空間點過程。隨著新應用的齣現，也進一步促進瞭統計方法的發展。我在自己的研究中和在這本書中大量采用的兩個應用領域分彆是顯微解剖學和流行病學。
在顯微解剖學中，空間點模式中的點通常是在顯微組織切片中的細胞位置。討論對細胞結構的影響用哪種模型更適閤以及細胞結構又與細胞間的相互作用有什麼關係。從統計學上來說，更本質的是，大多數顯微解剖學研究使用重復抽樣設計，數據從多個實驗者中獲取或者從同一個實驗者中的多個組織切片中獲取，這與傳統的空間統計學強調非重復模式有明顯的差彆。
在流行病學中，空間點模式中的點通常是一個地區內的疾病病例（一般是住宅位置），通常還會附帶一個在同一個區域內易感人群的控製樣本。在這個領域應用統計方法的挑戰在於，在異質環境中，應用病例－控製範式來構建可信的人群分布的參數模型。
本書第1版成書的時候，很少有書討論那時剛剛興起的空間統計專題，專門討論關於空間點模式的書更是沒有。現在情況已經不一樣瞭，M�Jller和Waagepetersen（2004）和Ilian等（2008），專門討論空間點過程和相應的統計方法，VanLieshout（2000）討論馬爾可夫點過程及其統計分析。第一本一般性的空間統計書籍是Ripley（1981），它和Cressie（1991）是這個領域的經典著作。其他空間統計的書還有Upton和FingletonⅣ前　　言（1985，1989），Cliff和Ord（1981），Bailey和Gatrell（1995），Stoyan、Kendall和Mecke（1995），Waller和Gotway（2004），Schabenberger和Gotway（2004），以及Gelfand（2010）。另外，通常對於那些成熟的領域，會有一些更加專業的書。例如，Matern（1986），此書為後來空間點過程和地理統計學的發展奠定瞭基礎。Rue和Held（2005）討論瞭高斯馬爾可夫隨機場這種在空間離散過程中廣為使用的模型。Chilès和Delfiner（1999，2012）以及Diggle、Ribeiro（2007）分彆涉及對地理統計學的古典和基於模型的方法。
一些在20世紀80年代初期看起來很重要的研究主題現在看來不再如此，因此我壓縮瞭這部分內容。其中一個例子是關於空間點過程原位置稀疏抽樣方法。這些方法齣現在20世紀50年代到20世紀60年代之間，主要與生態學傢的田野工作有關，包括調查田野裏植物種群的密度和空間模式等。現在這些方法很少使用瞭，因為技術的進步使得用更高級的方法做空間點模式成為可能的模型。讓人驚訝的是，這些方法後來在分析難民營的規模和模式中再次興起（見Bostoen，Chalabi，Grais，2007）。
在這本新書中，除瞭糾正一些錯誤外並沒有刪掉第2版中的內容，此外還增加瞭大量新的內容。
時空點模式數據在專業領域中被研究瞭很長時間，比如地震學（見Zhuang，Ogata，Vere－Jones，2002）。然而，在過去10年中，伴隨著時空標記數據在不同領域中的大量湧現，方法上得到瞭迅速的發展。關於這一領域的文獻包括Finkenstadt，Held，Isham（2007），Gelfand等（2009）的一些章節，以及最近的如Cressie和Wikle（2011）。
在整個統計學領域中，另外一個重要的發展是，R軟件作為一個開源的統計專用軟件的興起和普及。分析空間點過程有用的程序包有：spatial，spatstat，Marked�睵ointProcess，splancs和spatialker

空間統計學：洞察地理現象背後的模式與關聯 在日益數字化的世界中，我們對地理現象的理解和分析能力正經曆著前所未有的飛躍。從城市規劃、環境保護到疾病傳播、自然資源管理，任何涉及地理位置的信息都蘊含著豐富的模式和深刻的關聯。然而，傳統的統計學方法在處理這些具有空間維度的數據時，往往顯得力不從心。《空間統計學》正是為瞭迴應這一挑戰而生，它為我們提供瞭一套係統而強大的理論框架和實用工具，用以揭示隱藏在地理數據之下的規律。 本書並非僅僅是關於統計的堆砌，更是一場關於“空間”的深度探索。它深刻地認識到，地理位置並非孤立的點，而是相互連接、相互影響的網絡。當我們在地圖上觀察某個區域的房價、降雨量或犯罪率時，我們不能忽視其周邊地區的影響。相鄰的區域可能具有相似的特徵，或者遙遠的區域也可能通過某種機製産生聯係。空間統計學正是緻力於量化和理解這些空間依賴性、空間異質性以及空間自相關等核心概念。 為何我們需要空間統計學？ 想象一下，我們正在研究一種新型農作物在不同地區的産量。如果簡單地對所有地區的産量進行平均，我們會錯過至關重要的信息。或許，某個地區産量高是因為其土壤肥沃，而另一個地區産量低可能是因為降雨不足。更進一步，産量高的地區周圍的農田可能也會因為土壤改良或種植技術的傳播而獲得更高的産量，這便是空間自相關的錶現。反之，如果研究的區域內存在著顯著的環境差異，例如一邊是山區，一邊是平原，那麼在該區域內産量錶現的差異性（空間異質性）就需要被單獨分析。 空間統計學通過一係列精密的統計模型和方法，幫助我們： 識彆和量化空間模式： 諸如聚集、分散、趨勢綫等空間現象，通過可視化和統計檢驗得以揭示。 理解空間依賴性： 測量一個地點的值如何受到其鄰近地區值的影響，以及影響的範圍和強度。 處理空間異質性： 認識到地理空間並非均勻一緻，不同區域可能錶現齣不同的統計特性，並采取相應策略進行建模。 進行準確的空間預測： 基於已知的數據點，預測未知區域的值，例如預測某個區域的空氣質量或某個地點的礦産儲量。 評估空間關係的影響： 分析一個變量的空間分布如何受到另一個變量的空間分布的影響，例如研究城市擴張如何影響生物多樣性。 本書涵蓋的關鍵內容 本書從基礎概念齣發，逐步深入到復雜的空間統計模型。讀者將學習到： 空間數據類型與錶示： 理解點、綫、麵等不同空間數據的特點，以及如何進行地理編碼和投影轉換。 空間自相關分析： 學習 Moran's I、Geary's C 等經典指標，探索數據是否存在全局或局部的空間聚集性。 空間權重矩陣的構建： 如何定義“鄰近”關係，並將其轉化為可用於統計分析的數學形式。 點模式分析： 研究點狀事件（如樹木、犯罪地點）的空間分布規律，判斷其是隨機分布、聚集分布還是均勻分布。 空間迴歸模型： 引入地理加權迴歸（GWR）、空間滯後模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）等，解決傳統迴歸模型在處理空間相關性時的局限性，實現更精確的建模和預測。 剋裏金插值（Kriging）： 一種基於變異函數理論的經典地統計學插值方法，能夠對未知區域的值進行最優估計，並提供估計的方差。 空間聚類與熱點分析： 識彆數據中具有統計學意義的空間熱點區域和冷點區域，為決策提供依據。 空間模擬與不確定性評估： 瞭解如何通過模擬來探索模型的不確定性，並對預測結果的可靠性進行評估。 本書的價值與應用 《空間統計學》不僅是一本理論著作，更是一本實踐指南。它通過豐富的案例研究，展示瞭空間統計學在各個領域的廣泛應用，包括： 城市規劃與房地産： 分析城市擴張模式，預測地價走勢，優化公共設施布局。 環境科學與遙感： 監測汙染擴散，評估生態係統健康，分析氣候變化的空間格局。 流行病學與公共衛生： 研究疾病的空間傳播規律，識彆疫情高發區，指導公共衛生乾預。 農業與林業： 分析作物産量與環境因素的關係，優化種植區域，預測病蟲害發生。 地質學與礦産勘探： 預測礦産資源分布，評估地質災害風險。 社會科學與經濟學： 研究犯罪率的空間分布，分析經濟活動的聚集效應，理解社會不平等。 無論您是地理信息科學（GIS）的研究者、數據科學傢、統計學專業學生，還是在規劃、環境、公共衛生等領域工作的專業人士，本書都將為您提供不可或缺的知識和技能。它將幫助您超越對地理現象的直觀感知，深入理解其內在的空間邏輯，從而做齣更明智、更具科學依據的決策。通過學習《空間統計學》，您將獲得一雙“空間之眼”，能夠洞察數據背後的地理規律，為解決現實世界中的復雜問題提供強大的分析利器。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《空間統計學》（翻譯版·原書第3版）這本書的編排和內容設計，都體現瞭作者的匠心獨運。作為一名社會學領域的學生，我一直對社會現象的空間分布和空間聯係感到好奇，比如犯罪率的空間集聚、社會不平等的空間隔離等。但傳統的社會學研究方法往往忽略瞭“空間”這個維度。這本書恰好填補瞭這一空白。它不僅介紹瞭如何描述社會現象的空間分布模式，比如點模式分析如何識彆犯罪“熱點”，還深入講解瞭如何利用空間統計學來解釋這些空間模式背後的社會原因。我特彆對書中關於社會排斥空間擴散的案例分析印象深刻。作者如何運用空間計量模型來分析低收入社區的形成和擴散機製，以及這些社區的空間聯係如何影響居民的社會流動性和健康狀況，這為我理解社會不平等提供瞭新的維度。通過這本書，我認識到，將社會現象置於其空間背景下進行分析，能夠揭示齣許多傳統研究方法無法發現的深層聯係。我計劃將書中的方法應用於我正在進行的一項關於城市貧睏空間分布的研究，通過分析貧睏傢庭的空間集聚模式以及影響貧睏空間分布的社會經濟因素，來為製定更有效的扶貧政策提供科學依據。這本書的翻譯非常到位，讓我在閱讀時能夠感受到原作者嚴謹的學術態度和清晰的邏輯思維。

評分☆☆☆☆☆

《空間統計學》（翻譯版·原書第3版）這本書對於我這樣一個長期在學術前沿探索的研究者來說，是一次令人興奮的知識洗禮。我一直緻力於研究城市更新與可持續發展之間的關係，尤其關注城市改造過程中産生的空間公平性問題。然而，傳統的分析方法往往難以捕捉到城市發展過程中復雜的空間相互作用和反饋機製。這本書的齣現，為我提供瞭一套強大的分析框架。它係統地介紹瞭各種空間統計模型，尤其是對空間計量經濟學模型的深入探討，讓我能夠量化城市更新項目對周邊區域經濟、社會、環境等方麵的影響，並識彆這些影響在空間上的傳播路徑和程度。我尤其對書中關於城市空間異質性與發展政策有效性關係的案例分析印象深刻。作者如何通過空間迴歸模型來評估不同區域的城市更新政策效果，以及這些政策在不同空間尺度上的差異性，這讓我看到瞭通過空間統計學來優化城市發展政策的巨大潛力。我計劃將書中的理論和方法應用到我正在進行的一項關於舊城改造對周邊居民生活質量影響的研究中。通過分析舊城改造項目對周邊區域房價、就業機會、公共服務可達性等空間變量的影響，並運用空間計量模型來評估這些影響的空間分布和溢齣效應，我希望能夠為製定更公平、更可持續的城市更新政策提供科學依據。這本書的語言嚴謹而不失生動，翻譯也相當專業，讓我能夠在閱讀中感受到知識的魅力。

評分☆☆☆☆☆

《空間統計學》（翻譯版·原書第3版）這本書的齣版，對於我這個研究地質災害風險的人來說，無疑是一場及時雨。我一直在為如何準確評估和預測地質災害的空間分布和演變規律而苦惱。傳統的風險評估模型往往過於依賴曆史數據和單一的解釋變量，難以捕捉到地質災害之間存在的復雜空間聯係，比如滑坡和泥石流的發生往往存在空間上的集聚效應，以及地形、降雨等因素的空間異質性對災害發生概率的影響。這本書係統地介紹瞭點模式分析、核密度估計等方法，讓我能夠清晰地看到地質災害發生的“熱點”區域，並通過這些分析來指導防災減災工作的重點布設。此外，書中對空間迴歸模型，如地理加權迴歸（GWR）的詳細闡述，更是讓我眼前一亮。GWR模型能夠處理參數的空間變異性，這意味著它可以捕捉到不同地理位置上解釋變量對地質災害影響程度的差異。這對於我們這種需要精細化風險評估的領域來說，其價值不言而喻。我計劃將GWR模型應用到我們正在進行的某地區滑坡易發性分析中，通過構建更精確的空間模型，來識彆高風險區域，並為當地政府製定更具針對性的減災措施提供科學依據。書中的圖錶和公式都非常清晰，讓我能夠輕鬆地理解復雜的空間模型，而且還提供瞭相關的軟件實現方法，這大大降低瞭學習和應用的門檻，讓我感到非常有信心能夠學以緻用。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，科學研究的魅力在於不斷地探索未知，而《空間統計學》（翻譯版·原書第3版）這部作品，恰恰為我提供瞭探索空間奧秘的利器。作為一名環境科學的研究者，我深切地感受到，環境汙染的分布並非隨機，而是與地理位置、人類活動、自然地理條件等多種空間因素緊密相連。理解這種空間關係，對於製定有效的環境保護政策至關重要。這本書的齣現，讓我對如何分析和解讀環境空間數據有瞭更深刻的認識。它不僅詳細介紹瞭空間插值、空間自相關等基礎方法，幫助我理解汙染物的空間擴散規律和空間集聚特徵，更深入地講解瞭諸如空間迴歸模型、時空統計模型等高級分析技術。我特彆對書中關於空氣汙染空間分布和影響因素的案例分析印象深刻。作者如何利用地理加權迴歸模型來分析不同區域空氣汙染物濃度與氣象因素、工業排放、交通流量等變量之間的空間非平穩關係，這讓我看到瞭通過空間統計學來揭示環境問題的空間復雜性和區域差異性的巨大潛力。我正計劃將這些方法應用到我正在進行的水體汙染空間評估研究中，通過對不同監測點水質數據的空間分析，來識彆汙染源的潛在空間位置，並預測汙染物的空間擴散範圍，從而為製定更精準的治理方案提供科學依據。這本書的翻譯質量非常齣色，讓我能夠毫無障礙地理解復雜的理論概念，並為我的研究提供瞭強大的理論支持和實用的技術指導。

評分☆☆☆☆☆

《空間統計學》（翻譯版·原書第3版）這本書的問世，對於我這個從事區域經濟學研究的學者來說，無疑是一次意義重大的知識升級。我長期以來一直在思考，為什麼某些區域的經濟發展水平會呈現齣明顯的空間集聚效應，而另一些區域則會形成經濟發展的“窪地”。傳統的經濟學模型往往難以充分解釋這種空間異質性。這本書為我提供瞭一個全新的視角和一套強大的分析工具。書中關於空間滯後和空間誤差模型的詳細介紹，讓我能夠定量地分析區域經濟發展中的空間依賴性和空間溢齣效應。例如，一個地區的經濟增長是否會帶動其鄰近地區的發展，或者其經濟衰退是否會對其鄰近地區産生負麵影響，這些都是可以通過空間統計模型來衡量的。我尤其對書中關於區域産業集聚和空間經濟增長模型的案例分析印象深刻。作者如何利用空間計量模型來量化産業集聚對區域經濟增長的貢獻，以及這些集聚效應在空間上的傳播機製，這對我理解區域經濟發展的空間動力學提供瞭深刻的洞見。我迫不及待地想將書中的理論和方法應用到我正在進行的研究中，比如分析中國東部沿海地區和中西部地區的經濟發展差異，並通過空間統計學來探究導緻這種差異的深層空間經濟因素。這本書的邏輯清晰，結構嚴謹，從基礎概念到高級模型，循序漸進，讓我這個初學者也能逐步掌握。

評分☆☆☆☆☆

《空間統計學》（翻譯版·原書第3版）這本書的齣現，讓我這個一直以來在地理信息係統（GIS）領域摸索的研究者，找到瞭理論與實踐之間的橋梁。我一直利用GIS軟件進行空間數據的可視化和基礎的空間分析，但對於數據背後更深層的統計規律和模型，總覺得缺乏係統的理論支撐。這本書正好解決瞭我的睏擾。它從統計學的角度，係統地闡述瞭各種空間統計模型，並將其與GIS中的空間分析工具緊密結閤。我尤其對書中關於空間插值和空間迴歸模型與GIS柵格分析、矢量分析的聯動應用印象深刻。作者通過生動的案例，展示瞭如何利用GIS數據構建空間權重矩陣，然後將其應用於空間迴歸模型中，來分析地理現象的空間異質性。這讓我意識到，GIS不僅僅是一個繪圖工具，更是進行空間統計分析的強大平颱。我計劃將書中的知識應用於我正在進行的一項關於城市熱島效應空間模擬的研究。通過利用GIS收集的城市地錶溫度數據和城市建成區、綠地分布等數據，並結閤書中的空間統計模型，我希望能夠更精確地模擬熱島效應的空間分布，並識彆影響熱島效應的關鍵空間因素，為城市規劃和降溫措施的製定提供科學依據。本書的翻譯質量很高，術語翻譯準確，解釋清晰，讓我能夠輕鬆地將理論知識轉化為實際操作。

評分☆☆☆☆☆

這部《空間統計學》（翻譯版·原書第3版）的齣現，簡直是給我的學術研究打開瞭一扇新的大門，讓我這個之前隻對傳統統計學略知一二的研究者，得以窺見空間數據分析的精妙世界。我一直對地理現象背後的規律充滿好奇，比如為什麼某個地區的犯罪率會高於其他地區，或者某個疾病的傳播路徑是如何形成的。但傳統統計方法在處理這些空間相關性時，總顯得力不從心。這本書的齣現，恰好填補瞭這一空白。從最基礎的空間概念入手，它循序漸進地介紹瞭各種空間統計模型，包括點模式分析、區域數據分析，以及更復雜的空間計量模型。我尤其喜歡它在理論闡述上的嚴謹性，每一個模型都配有清晰的數學推導和直觀的解釋，讓抽象的公式不再令人生畏。同時，書中也穿插瞭大量的實際案例，這些案例不僅僅是簡單地展示模型的使用，更重要的是，它們揭示瞭如何將空間統計學原理應用於解決現實世界中的復雜問題。例如，在探討城市規劃和資源配置時，作者如何利用空間自相關來識彆區域間的集聚效應，並以此為基礎優化公共設施的布局，這讓我深受啓發。我一直以為空間統計學是高不可攀的理論，但這本書用實際行動證明瞭它的實用性和普適性。我迫不及待地想將書中的方法論應用到我正在進行的關於城市綠地分布對居民健康影響的研究中，相信通過空間統計的工具，我能發現更多傳統統計方法無法揭示的深層聯係。這本書的內容非常紮實，細節之處也處理得相當到位，比如在討論不同空間權重矩陣的構建方法時，它不僅給齣瞭理論上的指導，還提供瞭在實際操作中需要注意的細節和潛在的陷阱，這種細緻入微的講解，對於我這樣的初學者來說，簡直是如獲至寶。

評分☆☆☆☆☆

讀完《空間統計學》（翻譯版·原書第3版）的某些章節，我感覺我的思維模式正在被悄然重塑。長期以來，我習慣於將數據視為獨立個體，在分析時往往忽略瞭它們之間可能存在的地理聯係。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，引領我穿越瞭數字的迷霧，讓我開始理解“空間”這個維度在數據分析中的至關重要性。作者在解釋空間自相關時，運用瞭生動形象的比喻，比如將空間自相關比作“鄰裏效應”，即一個區域的某個屬性值更容易受到其相鄰區域屬性值的影響。這個類比讓我一下子就抓住瞭核心概念，從而能夠更好地理解莫蘭指數和吉爾特指數的計算原理和應用場景。書中的案例分析也同樣精彩，它們涵蓋瞭經濟學、環境科學、社會學等多個領域，展示瞭空間統計學在不同學科中的強大應用潛力。我特彆對其中關於房地産市場價格空間異質性的分析印象深刻，作者如何通過空間計量模型來識彆和量化不同區域房價的影響因素，以及這些因素的空間分布特徵，這對於我理解房地産市場動態提供瞭全新的視角。我過去常常在分析中遇到模型擬閤度不高或者解釋力不足的問題，現在我意識到，很可能是因為我忽視瞭數據間的空間依賴性。這本書給瞭我一個非常有力的工具箱，讓我能夠更全麵、更深入地挖掘數據的內在規律。它不僅僅是一本教科書，更像是一位良師益友，不斷啓發我去思考數據背後隱藏的空間故事。

評分☆☆☆☆☆

這部《空間統計學》（翻譯版·原書第3版）的翻譯質量齣乎我的意料地高，流暢且專業，讓我能夠非常順暢地閱讀和理解原書的精髓。我一直對城市交通擁堵問題非常關注，尤其是在快速城市化進程中，交通擁堵的産生往往與城市空間結構、人口密度、道路網絡以及公共交通的可達性等多種空間因素密切相關。傳統的研究方法往往隻能從宏觀層麵進行分析，難以深入揭示交通擁堵的空間異質性和動態演變規律。這本書為我提供瞭一套全新的分析框架。它不僅介紹瞭如何利用空間統計學方法來描述交通擁堵的空間分布特徵，比如擁堵的集聚區域和擴散趨勢，還詳細講解瞭如何運用空間計量模型來探究影響交通擁堵的關鍵空間因素。我尤其對書中關於空間滯後模型和空間誤差模型的應用案例印象深刻。通過這些模型，我能夠量化交通擁堵的空間依賴性，以及不同區域的交通基礎設施水平、土地利用類型等因素對擁堵狀況的影響程度。這讓我能夠更科學地診斷城市交通擁堵的根源，並為製定有效的緩解策略提供數據支持。例如，瞭解哪些區域的擁堵更容易受到周邊區域擁堵的影響，或者哪些因素在不同區域對擁堵的影響權重不同，都將是製定精準交通管理政策的關鍵。本書在理論深度和實踐指導性之間取得瞭完美的平衡，既有紮實的理論基礎，又有豐富的實際應用案例，為我打開瞭研究城市交通問題的新思路。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，《空間統計學》（翻譯版·原書第3版）這本書的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期，它不僅是一本學術專著，更像是一本空間數據分析的百科全書。作為一名跨學科的研究者，我常常需要整閤來自不同領域的數據，並從中提取有價值的空間信息。這本書提供瞭非常全麵的方法論和技術指南。我印象特彆深刻的是，書中關於時空統計模型的介紹，這對於分析具有時間動態性的空間現象，如疾病傳播、人口流動等，至關重要。作者通過詳細的案例，展示瞭如何構建和解釋時空模型，從而揭示現象在時間和空間上的演變規律。這讓我意識到，很多我們習以為常的現象，其背後都隱藏著復雜的時間和空間相互作用。我計劃將書中的時空統計模型應用於我正在進行的一項關於疫情傳播空間擴散的預測研究。通過分析曆史疫情數據、人口流動數據以及地理空間數據，並運用時空模型，我希望能夠更準確地預測疫情未來的傳播趨勢和空間分布，為疫情防控提供決策支持。這本書的翻譯非常流暢，閱讀體驗極佳，讓我能夠在短時間內吸收大量的專業知識。

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