本讲内容-空间统计分析方法

本课程资源采用探索性空间分析工具模块，评估北京市建国以来的经济发展模式。

全局空间自相关的Moran指数反映了区域单元属性值的空间邻接程度。Geary系数与Moran指数存在负相关关系。Patrick A.P.Moran（1917-1988）提出了Moran指数和Geary系数，这两个指标用于度量空间自相关的全局性。全局空间自相关概念总结了在整个空间范围内的空间依赖程度。

SPSS 高级统计分析精讲 掌握 SPSS 高级统计分析方法，提升数据分析能力。 本课程深入讲解 SPSS 软件的高级统计分析功能，涵盖以下内容： 高级回归分析: 探索变量间复杂关系，构建精准预测模型。 多变量分析: 揭示多变量数据背后的潜在结构和规律。 时间序列分析: 分析时间趋势，进行预测和预警。 信度和效度分析: 评估测量工具的可靠性和有效性。 SPSS 程序编写: 自动化数据处理和分析流程，提高效率。 通过本课程学习，您将能够： 熟练运用 SPSS 进行高级统计分析 解读分析结果，得出科学结论 将数据分析结果应用于实际问题解决 适合人群: 具备 SPSS 基础知识，希望进阶学习高级统计分析方法的数据分析师 各行业需要进行数据分析和研究的人员 高校和科研机构的学生和教师 学习方式: 线上学习，提供案例数据和代码，方便练习和实践。

汇聚全球空间统计领域专家智慧，本书深入探讨空间数据分析方法与应用，为相关研究人员提供全面指导。

这份演示文稿详细介绍了空间统计分析的基础概念和Geoda软件的操作方法，内容实用易懂。

这份文档介绍了质量分析中常用的统计方法。

本章内容主要介绍高阶统计分析方法在信号处理和系统分析中的应用，作者为清华大学自动化系的张贤达教授。 主要内容包括: 高阶统计量的定义和性质 高阶累积量和高阶矩 基于高阶统计量的系统辨识 基于高阶统计量的信号检测与估计 高阶谱分析及其应用 本章特点: 注重理论与实际应用相结合 通过实例分析，深入浅出地讲解高阶统计分析方法 提供了大量的参考文献，方便读者进一步学习

ArcGIS空间统计工具的详细教程解释了其分析空间自相关性、地理要素的聚类和离散分布模式。ArcGIS 9提供直观强大的工具箱，支持用户以简单方式获取和分析地理要素的空间分布信息。传统统计方法忽略地理要素的空间关系，而ArcGIS空间统计强调此关系的重要性，适用于多个行业如流行病学、生物学、气象学和地质学。

SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是广泛应用的统计分析软件，尤其适合初学者和非专业统计人员。这个光盘资源包含了与SPSS软件配套使用的教学资源，帮助用户通过实例数据理解和实践统计分析方法。数据集涵盖了社会科学、市场调研、医学研究等多个领域的案例研究，用户可以加载数据到SPSS中进行数据探索、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析等操作。资源还包括了操作步骤文件和分析结果输出，帮助用户系统学习统计分析技能。