Robert Haining的《空间数据分析理论与实践》

空间探索分析，用于自相关性分析。

GIS/LIS数据库中的专题数据进行统计分析，包括属性数据的集中特征（平均数、中位数、众数）、离散特征（极差、离差、方差、标准差、变异系数）、以及数学期望和频数、频率的统计。

技术进步推动了空间建模在预测空间过程和结果方面的应用。空间分析领域的研究已经取得了显著进展。线性回归作为计量地理学的核心技术，引入了统计分析方法，如相关分析、回归分析、聚类分析和因子分析。然而，对于空间模式、空间过程和空间相互作用等理论和方法的介绍仍然有限，这一点受到了批评。

空间数据分析是地理信息系统（GIS）和遥感技术中的重要方法，利用其分析和处理空间数据，揭示地理空间现象的模式和关系。R语言作为一种流行的统计计算环境和编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习和数据可视化等领域。本书《Applied Spatial Data Analysis with R》第二版由Roger S. Bivand、Edzer Pebesma和Virgilio Gómez-Rubio撰写，系统介绍了空间数据分析的基本概念、方法和技术，并提供丰富的实践案例和R语言代码，帮助读者快速掌握空间数据分析技能。内容涵盖空间自相关、空间回归、空间插值等基础知识，以及空间点过程、空间网络分析和空间时间序列分析等高级主题。本书适合希望深入了解R语言在空间数据分析中应用的学习者和专业人士。

协同区域化变量理论探讨了每一种区域化现象如何与多个变量相关联，同一种现象可以通过多个相关变量来描述。在统计分析中，某一点的观测值与相邻点上另一个性质的观测值之间的相关性被称为协同区域化或横相关。这些变量被称为协同区域化变量，用于描述这种现象。

探索空间数据分析利器：半方差 本PPT深入浅出地讲解半方差理论，帮助学习者掌握这一空间数据分析利器。从基础概念入手，逐步剖析半方差计算、变异函数构建及应用，结合案例分析，即使是零基础的学习者也能轻松理解和掌握。

空间数据分析和绘图是地理统计学中重要的技术之一，使用gstat程序包能提供实用的实例。R语言作为编程工具在此过程中发挥关键作用。

空间数据分析的概念及其研究进展包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析和空间建模等四种相互关联的方法。空间数据操作主要应用于GIS系统，涵盖缓冲区分析、距离计算、路径分析、面积计算和空间查询等功能。

空间数据挖掘 空间数据与占据特定空间的对象相关，存储于空间数据库中，并通过空间数据类型和空间关系进行管理。其包含拓扑和距离信息，并利用空间索引进行组织和查询。空间数据的独特性为空间数据库的知识发现带来了挑战和机遇。 空间数据库的知识发现，也称为空间数据挖掘，是从空间数据库中提取隐含知识、未直接存储的空间关系以及空间模式的过程。空间数据挖掘技术，尤其在空间数据理解、空间与非空间数据关系发现、空间知识库构建、空间数据库查询优化和数据组织方面，在 GIS、遥感、图像数据库、机器人运动等涉及空间数据的应用系统中具有广阔前景。 常用方法 统计分析方法 统计分析是目前空间数据分析的常用方法，适用于处理数值型数据。它拥有大量成熟算法，可用于空间现象的建模和分析。 然而，空间统计分析也存在一些缺陷： * 空间分布数据的统计独立性假设通常不切实际，因为空间邻域之间存在相互关系。 * 不适用于处理非数值型数据，例如空间对象的名称和定名数据类型。 * 通常需要领域专家和统计知识，仅适合专业人士使用。 * 当数据不完整或不充分时，结果缺乏实际意义。 * 计算成本高昂。 为了克服这些缺点，需要新的数据挖掘方法。 基于概括的方法 （内容省略）