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基础地理统计学 第3版 (美)杰姆斯 E.伯特,(加)杰拉尔德 M.巴伯,(美)戴维

基础地理统计学 第3版  

作者:(美)杰姆斯 E.伯特,(加)杰拉尔德 M.巴伯,(美)戴维 L.里格比著 陈江平,邓敏译 

出版时间: 2019年版 

内容简介 

    这是一本全面介绍地理统计原理与方法的教材。本书由世界知名的三位专家杰姆斯·E·伯特、杰拉尔德·M.巴伯和戴维·L.里格比撰写,是一本在地理空间研究中有关统计应用和发展的奠基性教材。它用一种独特的描述方式完美地将统计和时空有机结合。 

    全书共分四篇。第一篇引言,介绍统计和地理学的关系;第二篇描述性统计,介绍描述性统计的原理、方法及其在地里空间数据中的应用和拓展;第三篇推断统计,介绍推断统计的原理与方法及其在地里空间数据中的应用;第四篇空间与时间模式,介绍了地理数据的空间格局分析与时间序列分析的方法与原理。 

    本书是地理学、地理国情监测、区域经济学、生态学、环境学、人口学等专业的本科生教材,也可作为研究生教材使用,同时对于相关专业领域的科研工作者也有一定的参考价值,还可以作为地理信息科学相关专业的大学生或研究生的教材。本书也适合各类研究人员参考,包括不具有地理学或统计学背景、但想要快速补充地理空间统计方面知识的工程师,以便在科学研究和应用项目中应用本书的原理与方法。 

目录 

I.引言 

  1  统计和地理 

    1.1  统计分析和地理学 

    1.2  数据 

    1.3  测量评估 

    1.4  数据和信息 

    1.5  总结 

II.描述性统计 

  2  数据的显示和解读 

    2.1  定性变量分布的显示及解读 

    2.2  定量变量分布的显示与解读 

    2.3  显示和解读时间序列数据 

    2.4  空间数据的显示和解读 

    2.5  总结 

  3  用统计来描述数据 

    3.1  集中趋势的度量方法 

    3.2  离差的度量方法 

    3.3  高阶矩及量测变量分布特性的其他数值方法 

    3.4  使用时序数据的描述性统计 

    3.5  空间数据的描述性统计 

    3.6  总结 

    附录3a  ∑符号 

    附录3b  确定欧氏中位数的迭代算法 

  4  统计关系 

    4.1  相关性和独立性 

    4.2  通过图和表查看关系 

    4.3  相关性介绍 

    4.4  回归 

    4.5  时间自相关 

    4.6  总结 

    附录4a  线的基本几何性质 

    附录4b  利用初等微积分求最小二乘解 

III.推断统计 

  5  随机变量与概率分布 

    5.1  基本概率论 

    5.2  随机变量的概念 

    5.3  离散型概率分布模型 

    5.4  连续型概率分布模型 

    5.5  二维随机变量 

    5.6  总结 

    附录5a  概率计算的计数规则 

    附录5b  连续型随机变量的期望值和方差 

  6  抽样 

    6.1  我们为什么抽样 

    6.2  抽样的步骤 

    6.3  抽样的类型 

    6.4  概率随机抽样和相关设计 

    6.5  抽样分布 

    6.6  地理抽样 

    6.7  小结 

  7  点估计和区间估计 

    7.1  统计估计方法 

    7.2  点估计 

    7.3  区间估计 

    7.4  样本容量的确定 

    7.5  总结 

  8  单样本假设检验 

    8.1  古典假设检验的主要步骤 

    8.2  假设检验中的PROB-VALUE方法 

    8.3  关于总体均值μ和丌的假设检验 

    8.4  假设检验与置信区间估计的联系 

    8.5  统计显著性vs实际显著性 

    8.6  总结 

  9  双样本假设检验 

    9.1  均值差 

    9.2  成对观测的均值差 

    9.3  比例差 

    9.4  方差齐性 

    9.5  总结 

  10  非参数检验 

    10.1  参数检验与非参数检验的比较 

    10.2  单样本与双样本检验 

    10.3  多样本Kruskal-wallis(克鲁斯卡沃利斯)检验 

    10.4  拟合优度检验 

    10.5  列联表 

    10.6  估计一个概率分布:核估计 

    10.7  自举法(Bootstrappl‘ng,Bootstrap方法) 

    10.8  总结 

  11  方差分析 

    11.1  单因素完全随机设计 

    11.2  双因素完全随机设计 

    11.3  Scheff6成对比较检验 

    11.4  方差分析的假设 

    11.5  总结 

      附录11a 从公式(11-10)推导公式(11-11) 

  12  线性回归的推理 

    12.1  回归分析中的步骤概述 

    12.2  简单线性回归模型的假设 

    12.3  回归分析中的推论 

    12.4  线性回归模型的图形诊断 

    12.5  总结 

  13  拓展的回归分析 

    13.1  多元回归分析 

    13.2  变量变换和回归函数的形状 

    13.3  验证回归模型 

    13.4  总结 

IV.空间与时间模式 

  14  空间格局与关系 

    14.1  点格局分析 

    14.2  空间自相关 

    14.3  空间关联的局部指标 

    14.4  空间自相关数据回归模型 

    14.5  地理加权回归 

    14.6  总结 

  15  时序分析 

    15.1  时序过程 

    15.2  随机过程的特性 

    15.3  随机过程的类型 

    15.4  去趋势:转换到平稳 

    15.5  模型检验 

    15.6  模型拟合 

    15.7  时序模型,移动均值,过滤器 

    15.8  频率变换法 

    15.9  滤波器的设计 

    15.10  总结 

附录  统计表 

关于作者 

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