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Peter J. Diggle 著，吴良 译

图书标签:

• 空间统计学
• 统计学
• 地理信息系统
• 空间数据分析
• GIS
• 统计建模
• 空间模式
• 点模式分析
• 克里金法
• 空间自相关

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111571346

版次：1

商品编码：12250294

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国外实用统计丛书

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：203

内容简介

本书共13个章节，在讨论空间统计及其覆盖的空间点模式的基础上提出了分析空间参考点过程数据的模型和统计方法，同时探讨了过去十年中随着时空引索数据应用的不同方法论的发展及空间点模式在时空背景下的新进展。作者在书中提出了许多关于点模式分析的观点同时列举了大量有趣的实例，很好的说明了这些方法是如何应用于生命科学的空间数据分析，有助于不同学科的应用统计从业人员的阅读。除此之外，本版本还包含了通过使用R的几个专用包来分析空间点过程数据的使用，数据集和R代码都可以从网上获得，这无疑是此本应用型教材的一个很好的补充。是一个很好的介绍点过程统计书籍，特别适合初学者。

目录

译者的话
前言
第1章引言
1.1 空间点模式
1.2抽样
1.3 边界效应
1.4 完全空间随机性
1.5 统计分析的目标
1.6狄利克雷镶嵌
1.7 蒙特卡罗检验
1.8软件
第2章预检验
2.1 完全空间随机性检验
2.2事件间距离
2.2.1 日本黑松树苗样本分析
2.2.2红杉幼苗分析
2.2.3生物细胞分析
2.2.4小距离
2.3 最近邻距离
2.3.1 日本黑松树苗样本分析
2.3.2红杉幼苗分析
2.3.3生物细胞分析
2.4 点到最近事件间的距离
2.4.1 日本黑松树苗样本分析
2.4.2红杉幼苗分析
2.4.3生物细胞分析
2.5样方计数
2.5.1 日本黑松树苗分析
2.5.2红杉幼苗分析
2.5.3生物细胞分析
?2.6模式尺度
2.6.1兰辛森林数据分析
2.6.2依赖性的尺度
2.7建议
第3章稀疏采样模式方法
3.1 一般说明
3.2样方计数
3.2.1 CSR的检验
3.2.2强度的估计量
3.2.3兰辛森林数据分析
3.3距离测量
3.3.1 CSR下的分布理论
3.3.2 CSR的检验
3.3.3强度的估计
3.3.4兰辛森林数据的分析
3.3.5卡塔纳的四分游走
3.4独立检验
3.5 建议
第4章空间点过程
4.1 过程和概括性描述
4.2二阶属性
4.2.1单变量过程
4.2.2拓展到多元过程
4.3 高阶矩和最近邻分布
4.4 均匀泊松过程
4.5 独立性和随机标记
4.6估计二阶属性
4.6.1估计二阶属性
4.6.2估计对相关函数
4.6.3强度加权平稳过程
4.6.4多变量过程
4.6.5例子
4.7 兔子视网膜的错位无轴突细胞
4.8估计最近邻分布
4.8.1例子
4.9结论
第5章非参数法
5.1 引言
5.2估计二阶强度的加权积分
5.3 强度空间变化的非参数估计
5.3.1估测兰辛森林数据强度的空间变化
5.4分析重复的空间点模式
5.4.1估计重复数据的K-函数
5.4.2设计试验中的组间对比
5.5 参数法还是非参数法？
第6章模型
6.1 介绍
6.2丛生分布
6.3 泊松群过程
6.4 非均匀泊松过程
6.5Cox过程
6.6 变换高斯Cox过程
6.7 简单抑制过程
6.8 马尔可夫点过程
6.8.1成对相瓦作用点过程
6.8.2更广义形式的相瓦作用
6.9其他构造
6.9.1基于格点的过程
6.9.2减薄过程
6.9.3叠加
6.9.4不均匀环境中的相瓦作用
6. 10 多元模型
6. 10.1标记点过程
6. 10.2多元点过程
6. 10.3如何构造多元模型？
6. 10.4 Cox过程
6. 10.5马尔可夫点过程
第7章运用概括性描述进行模型拟合
7.1 介绍
7.2 运用K函数进行参数估计
7.2.1最小平方法估计
7.2.2泊松群过程的模拟实现
7.2.3 当K(t)未知时的操作过程
7.3利用最近邻分布评估拟合优度
7.4 实例
7.4.1红杉幼苗
7.4.2荆棘的根茎
7.5 通过拟合优度实验进行参数估计
7.5.1仓鼠肿瘤数据分析
第8章用似然方法进行模型拟合
8.1 介绍
8.2 非均匀泊松过程的似然推断
8.2.1用兰辛森林数据拟合一个趋势表面
8.3 马尔可夫点过程的似然推断
8.3.1最大伪似然估计
8.3.2成对相互作用函数的非参数估计
8.3.3 用成对相互作用点过程来拟合错位的无轴突细胞
8.3.4蒙特卡罗最大似然估计
8.3.5 重访错位的无轴突细胞
8.3.6错位的无轴突细胞的二元模型
8.4 Cox过程的似然推断
8.4.1对数高斯Cox过程中的预测推断
8.4.2强度表面的非参数估计：兰辛森林中的山胡桃树
8.5 补充阅读
第9章空间流行病学中的点过程方法
9.1 引言
9.2 空间簇聚
9.2.1北亨伯赛德郡儿童白血病的数据分析
9.2.2空间聚类的其他检验
9.3 风险的空间变化
9.3.1 英格兰东北部的原发性胆汁性肝硬化
9.4点源模型
9.4.1 英国北德比郡的儿童哮喘
9.4.2北利物浦的癌症
9.5 分层与匹配
9.5.1分层病例和对照设计
9.5.2 个体匹配病例和对照设计
9.5.3分层和匹配有帮助吗？
9.6分解异质性和簇聚
第10章时空点过程
10.1 引言
10.2 启示性实例
10.2.1英国汉普郡的胃癌疾病
10.2.2英国坎布里亚郡的口蹄疫疫情
10.2.3英国康沃尔郡的牛结核病
10.3 时空点模式与过程的分类
10.4二阶属性
10.5 以过去为条件
10.6 经验和机理模型
第11章探索性分析
11.1 引言
11.2 动画
11.3 边际和条件概述
11.3.1英国康沃尔郡的牛结核病
11.4二阶性质
11.4.1平稳过程
11.4.2强度加权平稳过程
11.4.3英国兰开夏郡的弯曲菌病
第12章经验模型和方法
目 录
12.5 推断
12.6英国汉普郡肠胃疾病
12.7 结束语：点过程和地质统计学
第13章机械模型和方法
13.1 介绍
13.2条件强度和似然函数
13.3偏似然函数
13.4 2001年英国坎布里亚郡的口蹄疫流行病
13.5 北极燕鸥的筑巢模式
参考文献

精彩书摘

　　《空间统计学（翻译版·原书第3版）》：
　　流行病学是一门研究自然人群中的患病率和发病率模式并识别与估计和特定疾病相关风险因素的学科。传统的流行病学研究只考虑粗糙的地域尺度上的空间风险因子，例如，比较在不同的国家或以其他方式确定的行政区域的疾病的风险估计。相对精确的邮政编码系统的出现，以及列入疾病登记和普查数据的出生地、居住地和死亡地的编码信息，使人们能够在疾病风险的空间变化研究中考虑更多细致的模式。例如，英国在城市地区的邮政编码系统名义上可以精确到几十米的数量级，其中每个邮政编码通常标识一个街道。结果是，统计方法已经发展到将空间点过程的概念应用于流行病学数据，尤其是风险因素与环境有关的疾病数据的研究。在流行病学中，这种类型的研究通常被称为“个体层面”研究。那些通过对不同人群间的疾病率的比较进行的研究通常被称作“区域层面研究”，或者更高级地称为“生态学研究”。
　　运用点过程方法对疾病的空间模式进行建模是一个有争议的事情。某个层面上讲，将一个人分配到空间一个特定位置很明显仅仅是一个简便的数学虚构。即使不考虑长期迁移的影响，大多数人由于要经营办理日常业务，也需要从一个地方移动到另一个地方。然而，在缺乏直接有效对个体特定环境进行监管的情况下，根据具体场景，一个人居住和工作的位置可能是个体主要暴露的微观环境的最佳替代。
　　……

前言/序言

空间点模式是一个在特定区域内，可能由某种统计机制所产生的不规则分布的位置集合。在大多数应用，特定区域基本上是一个平面（二维欧几里得空间），当然应用到一维空间也是可以的。随着三维扫描显微镜的出现，在三维空间的应用也越来越普遍。第1版《空间统计学》成书于1983年。作者意在介绍这个领域的主要方法和在生物科学，特别是生态学方面的应用。
在2003年出版的第2版中，一方面在方法上进行了扩充，另一方面综合了这些年来的研究进展，同时也保持了该书应用性的特点。很多新内容涉及的数学都趋于复杂，我对这部分新内容所采用的方法是讨论了其中的核心想法，而没有太涉及里面的技术细节，具体细节读者可以参考原始文献。我力图避免更宽泛地讨论空间统计学。Cressie（1991） 指出空间统计学的三个分支为：地理统计（空间连续过程）、网格过程（空间离散过程）和空间点过程。这三个过程在某种程度上虽然有所交叉，但它们有各自不同的随机模型和相应的统计方法，因此可以分开来研究。
在空间点过程的范畴里，过去30年里可能最重要的理论进展是在模型中出现了正式的以似然函数为基础的推断方法。这些方法取代了在20世纪80年代中比较流行的非正式方法。然而有些非正式方法还是有用的，并在不同的方面得到了发展，比如，非参数平滑方法就被应用于空间点过程。随着新应用的出现，也进一步促进了统计方法的发展。我在自己的研究中和在这本书中大量采用的两个应用领域分别是显微解剖学和流行病学。
在显微解剖学中，空间点模式中的点通常是在显微组织切片中的细胞位置。讨论对细胞结构的影响用哪种模型更适合以及细胞结构又与细胞间的相互作用有什么关系。从统计学上来说，更本质的是，大多数显微解剖学研究使用重复抽样设计，数据从多个实验者中获取或者从同一个实验者中的多个组织切片中获取，这与传统的空间统计学强调非重复模式有明显的差别。
在流行病学中，空间点模式中的点通常是一个地区内的疾病病例（一般是住宅位置），通常还会附带一个在同一个区域内易感人群的控制样本。在这个领域应用统计方法的挑战在于，在异质环境中，应用病例－控制范式来构建可信的人群分布的参数模型。
本书第1版成书的时候，很少有书讨论那时刚刚兴起的空间统计专题，专门讨论关于空间点模式的书更是没有。现在情况已经不一样了，M�Jller和Waagepetersen（2004）和Ilian等（2008），专门讨论空间点过程和相应的统计方法，VanLieshout（2000）讨论马尔可夫点过程及其统计分析。第一本一般性的空间统计书籍是Ripley（1981），它和Cressie（1991）是这个领域的经典著作。其他空间统计的书还有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，通常对于那些成熟的领域，会有一些更加专业的书。例如，Matern（1986），此书为后来空间点过程和地理统计学的发展奠定了基础。Rue和Held（2005）讨论了高斯马尔可夫随机场这种在空间离散过程中广为使用的模型。Chilès和Delfiner（1999，2012）以及Diggle、Ribeiro（2007）分别涉及对地理统计学的古典和基于模型的方法。
一些在20世纪80年代初期看起来很重要的研究主题现在看来不再如此，因此我压缩了这部分内容。其中一个例子是关于空间点过程原位置稀疏抽样方法。这些方法出现在20世纪50年代到20世纪60年代之间，主要与生态学家的田野工作有关，包括调查田野里植物种群的密度和空间模式等。现在这些方法很少使用了，因为技术的进步使得用更高级的方法做空间点模式成为可能的模型。让人惊讶的是，这些方法后来在分析难民营的规模和模式中再次兴起（见Bostoen，Chalabi，Grais，2007）。
在这本新书中，除了纠正一些错误外并没有删掉第2版中的内容，此外还增加了大量新的内容。
时空点模式数据在专业领域中被研究了很长时间，比如地震学（见Zhuang，Ogata，Vere－Jones，2002）。然而，在过去10年中，伴随着时空标记数据在不同领域中的大量涌现，方法上得到了迅速的发展。关于这一领域的文献包括Finkenstadt，Held，Isham（2007），Gelfand等（2009）的一些章节，以及最近的如Cressie和Wikle（2011）。
在整个统计学领域中，另外一个重要的发展是，R软件作为一个开源的统计专用软件的兴起和普及。分析空间点过程有用的程序包有：spatial，spatstat，Marked�睵ointProcess，splancs和spatialker

空间统计学：洞察地理现象背后的模式与关联 在日益数字化的世界中，我们对地理现象的理解和分析能力正经历着前所未有的飞跃。从城市规划、环境保护到疾病传播、自然资源管理，任何涉及地理位置的信息都蕴含着丰富的模式和深刻的关联。然而，传统的统计学方法在处理这些具有空间维度的数据时，往往显得力不从心。《空间统计学》正是为了回应这一挑战而生，它为我们提供了一套系统而强大的理论框架和实用工具，用以揭示隐藏在地理数据之下的规律。 本书并非仅仅是关于统计的堆砌，更是一场关于“空间”的深度探索。它深刻地认识到，地理位置并非孤立的点，而是相互连接、相互影响的网络。当我们在地图上观察某个区域的房价、降雨量或犯罪率时，我们不能忽视其周边地区的影响。相邻的区域可能具有相似的特征，或者遥远的区域也可能通过某种机制产生联系。空间统计学正是致力于量化和理解这些空间依赖性、空间异质性以及空间自相关等核心概念。 为何我们需要空间统计学？ 想象一下，我们正在研究一种新型农作物在不同地区的产量。如果简单地对所有地区的产量进行平均，我们会错过至关重要的信息。或许，某个地区产量高是因为其土壤肥沃，而另一个地区产量低可能是因为降雨不足。更进一步，产量高的地区周围的农田可能也会因为土壤改良或种植技术的传播而获得更高的产量，这便是空间自相关的表现。反之，如果研究的区域内存在着显著的环境差异，例如一边是山区，一边是平原，那么在该区域内产量表现的差异性（空间异质性）就需要被单独分析。 空间统计学通过一系列精密的统计模型和方法，帮助我们： 识别和量化空间模式： 诸如聚集、分散、趋势线等空间现象，通过可视化和统计检验得以揭示。 理解空间依赖性： 测量一个地点的值如何受到其邻近地区值的影响，以及影响的范围和强度。 处理空间异质性： 认识到地理空间并非均匀一致，不同区域可能表现出不同的统计特性，并采取相应策略进行建模。 进行准确的空间预测： 基于已知的数据点，预测未知区域的值，例如预测某个区域的空气质量或某个地点的矿产储量。 评估空间关系的影响： 分析一个变量的空间分布如何受到另一个变量的空间分布的影响，例如研究城市扩张如何影响生物多样性。 本书涵盖的关键内容 本书从基础概念出发，逐步深入到复杂的空间统计模型。读者将学习到： 空间数据类型与表示： 理解点、线、面等不同空间数据的特点，以及如何进行地理编码和投影转换。 空间自相关分析： 学习 Moran's I、Geary's C 等经典指标，探索数据是否存在全局或局部的空间聚集性。 空间权重矩阵的构建： 如何定义“邻近”关系，并将其转化为可用于统计分析的数学形式。 点模式分析： 研究点状事件（如树木、犯罪地点）的空间分布规律，判断其是随机分布、聚集分布还是均匀分布。 空间回归模型： 引入地理加权回归（GWR）、空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）等，解决传统回归模型在处理空间相关性时的局限性，实现更精确的建模和预测。 克里金插值（Kriging）： 一种基于变异函数理论的经典地统计学插值方法，能够对未知区域的值进行最优估计，并提供估计的方差。 空间聚类与热点分析： 识别数据中具有统计学意义的空间热点区域和冷点区域，为决策提供依据。 空间模拟与不确定性评估： 了解如何通过模拟来探索模型的不确定性，并对预测结果的可靠性进行评估。 本书的价值与应用 《空间统计学》不仅是一本理论著作，更是一本实践指南。它通过丰富的案例研究，展示了空间统计学在各个领域的广泛应用，包括： 城市规划与房地产： 分析城市扩张模式，预测地价走势，优化公共设施布局。 环境科学与遥感： 监测污染扩散，评估生态系统健康，分析气候变化的空间格局。 流行病学与公共卫生： 研究疾病的空间传播规律，识别疫情高发区，指导公共卫生干预。 农业与林业： 分析作物产量与环境因素的关系，优化种植区域，预测病虫害发生。 地质学与矿产勘探： 预测矿产资源分布，评估地质灾害风险。 社会科学与经济学： 研究犯罪率的空间分布，分析经济活动的聚集效应，理解社会不平等。 无论您是地理信息科学（GIS）的研究者、数据科学家、统计学专业学生，还是在规划、环境、公共卫生等领域工作的专业人士，本书都将为您提供不可或缺的知识和技能。它将帮助您超越对地理现象的直观感知，深入理解其内在的空间逻辑，从而做出更明智、更具科学依据的决策。通过学习《空间统计学》，您将获得一双“空间之眼”，能够洞察数据背后的地理规律，为解决现实世界中的复杂问题提供强大的分析利器。

评分☆☆☆☆☆

这部《空间统计学》（翻译版·原书第3版）的翻译质量出乎我的意料地高，流畅且专业，让我能够非常顺畅地阅读和理解原书的精髓。我一直对城市交通拥堵问题非常关注，尤其是在快速城市化进程中，交通拥堵的产生往往与城市空间结构、人口密度、道路网络以及公共交通的可达性等多种空间因素密切相关。传统的研究方法往往只能从宏观层面进行分析，难以深入揭示交通拥堵的空间异质性和动态演变规律。这本书为我提供了一套全新的分析框架。它不仅介绍了如何利用空间统计学方法来描述交通拥堵的空间分布特征，比如拥堵的集聚区域和扩散趋势，还详细讲解了如何运用空间计量模型来探究影响交通拥堵的关键空间因素。我尤其对书中关于空间滞后模型和空间误差模型的应用案例印象深刻。通过这些模型，我能够量化交通拥堵的空间依赖性，以及不同区域的交通基础设施水平、土地利用类型等因素对拥堵状况的影响程度。这让我能够更科学地诊断城市交通拥堵的根源，并为制定有效的缓解策略提供数据支持。例如，了解哪些区域的拥堵更容易受到周边区域拥堵的影响，或者哪些因素在不同区域对拥堵的影响权重不同，都将是制定精准交通管理政策的关键。本书在理论深度和实践指导性之间取得了完美的平衡，既有扎实的理论基础，又有丰富的实际应用案例，为我打开了研究城市交通问题的新思路。

评分☆☆☆☆☆

读完《空间统计学》（翻译版·原书第3版）的某些章节，我感觉我的思维模式正在被悄然重塑。长期以来，我习惯于将数据视为独立个体，在分析时往往忽略了它们之间可能存在的地理联系。这本书就像一位经验丰富的向导，引领我穿越了数字的迷雾，让我开始理解“空间”这个维度在数据分析中的至关重要性。作者在解释空间自相关时，运用了生动形象的比喻，比如将空间自相关比作“邻里效应”，即一个区域的某个属性值更容易受到其相邻区域属性值的影响。这个类比让我一下子就抓住了核心概念，从而能够更好地理解莫兰指数和吉尔特指数的计算原理和应用场景。书中的案例分析也同样精彩，它们涵盖了经济学、环境科学、社会学等多个领域，展示了空间统计学在不同学科中的强大应用潜力。我特别对其中关于房地产市场价格空间异质性的分析印象深刻，作者如何通过空间计量模型来识别和量化不同区域房价的影响因素，以及这些因素的空间分布特征，这对于我理解房地产市场动态提供了全新的视角。我过去常常在分析中遇到模型拟合度不高或者解释力不足的问题，现在我意识到，很可能是因为我忽视了数据间的空间依赖性。这本书给了我一个非常有力的工具箱，让我能够更全面、更深入地挖掘数据的内在规律。它不仅仅是一本教科书，更像是一位良师益友，不断启发我去思考数据背后隐藏的空间故事。

评分☆☆☆☆☆

《空间统计学》（翻译版·原书第3版）这本书的出现，让我这个一直以来在地理信息系统（GIS）领域摸索的研究者，找到了理论与实践之间的桥梁。我一直利用GIS软件进行空间数据的可视化和基础的空间分析，但对于数据背后更深层的统计规律和模型，总觉得缺乏系统的理论支撑。这本书正好解决了我的困扰。它从统计学的角度，系统地阐述了各种空间统计模型，并将其与GIS中的空间分析工具紧密结合。我尤其对书中关于空间插值和空间回归模型与GIS栅格分析、矢量分析的联动应用印象深刻。作者通过生动的案例，展示了如何利用GIS数据构建空间权重矩阵，然后将其应用于空间回归模型中，来分析地理现象的空间异质性。这让我意识到，GIS不仅仅是一个绘图工具，更是进行空间统计分析的强大平台。我计划将书中的知识应用于我正在进行的一项关于城市热岛效应空间模拟的研究。通过利用GIS收集的城市地表温度数据和城市建成区、绿地分布等数据，并结合书中的空间统计模型，我希望能够更精确地模拟热岛效应的空间分布，并识别影响热岛效应的关键空间因素，为城市规划和降温措施的制定提供科学依据。本书的翻译质量很高，术语翻译准确，解释清晰，让我能够轻松地将理论知识转化为实际操作。

评分☆☆☆☆☆

《空间统计学》（翻译版·原书第3版）这本书的问世，对于我这个从事区域经济学研究的学者来说，无疑是一次意义重大的知识升级。我长期以来一直在思考，为什么某些区域的经济发展水平会呈现出明显的空间集聚效应，而另一些区域则会形成经济发展的“洼地”。传统的经济学模型往往难以充分解释这种空间异质性。这本书为我提供了一个全新的视角和一套强大的分析工具。书中关于空间滞后和空间误差模型的详细介绍，让我能够定量地分析区域经济发展中的空间依赖性和空间溢出效应。例如，一个地区的经济增长是否会带动其邻近地区的发展，或者其经济衰退是否会对其邻近地区产生负面影响，这些都是可以通过空间统计模型来衡量的。我尤其对书中关于区域产业集聚和空间经济增长模型的案例分析印象深刻。作者如何利用空间计量模型来量化产业集聚对区域经济增长的贡献，以及这些集聚效应在空间上的传播机制，这对我理解区域经济发展的空间动力学提供了深刻的洞见。我迫不及待地想将书中的理论和方法应用到我正在进行的研究中，比如分析中国东部沿海地区和中西部地区的经济发展差异，并通过空间统计学来探究导致这种差异的深层空间经济因素。这本书的逻辑清晰，结构严谨，从基础概念到高级模型，循序渐进，让我这个初学者也能逐步掌握。

评分☆☆☆☆☆

《空间统计学》（翻译版·原书第3版）这本书的出版，对于我这个研究地质灾害风险的人来说，无疑是一场及时雨。我一直在为如何准确评估和预测地质灾害的空间分布和演变规律而苦恼。传统的风险评估模型往往过于依赖历史数据和单一的解释变量，难以捕捉到地质灾害之间存在的复杂空间联系，比如滑坡和泥石流的发生往往存在空间上的集聚效应，以及地形、降雨等因素的空间异质性对灾害发生概率的影响。这本书系统地介绍了点模式分析、核密度估计等方法，让我能够清晰地看到地质灾害发生的“热点”区域，并通过这些分析来指导防灾减灾工作的重点布设。此外，书中对空间回归模型，如地理加权回归（GWR）的详细阐述，更是让我眼前一亮。GWR模型能够处理参数的空间变异性，这意味着它可以捕捉到不同地理位置上解释变量对地质灾害影响程度的差异。这对于我们这种需要精细化风险评估的领域来说，其价值不言而喻。我计划将GWR模型应用到我们正在进行的某地区滑坡易发性分析中，通过构建更精确的空间模型，来识别高风险区域，并为当地政府制定更具针对性的减灾措施提供科学依据。书中的图表和公式都非常清晰，让我能够轻松地理解复杂的空间模型，而且还提供了相关的软件实现方法，这大大降低了学习和应用的门槛，让我感到非常有信心能够学以致用。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，科学研究的魅力在于不断地探索未知，而《空间统计学》（翻译版·原书第3版）这部作品，恰恰为我提供了探索空间奥秘的利器。作为一名环境科学的研究者，我深切地感受到，环境污染的分布并非随机，而是与地理位置、人类活动、自然地理条件等多种空间因素紧密相连。理解这种空间关系，对于制定有效的环境保护政策至关重要。这本书的出现，让我对如何分析和解读环境空间数据有了更深刻的认识。它不仅详细介绍了空间插值、空间自相关等基础方法，帮助我理解污染物的空间扩散规律和空间集聚特征，更深入地讲解了诸如空间回归模型、时空统计模型等高级分析技术。我特别对书中关于空气污染空间分布和影响因素的案例分析印象深刻。作者如何利用地理加权回归模型来分析不同区域空气污染物浓度与气象因素、工业排放、交通流量等变量之间的空间非平稳关系，这让我看到了通过空间统计学来揭示环境问题的空间复杂性和区域差异性的巨大潜力。我正计划将这些方法应用到我正在进行的水体污染空间评估研究中，通过对不同监测点水质数据的空间分析，来识别污染源的潜在空间位置，并预测污染物的空间扩散范围，从而为制定更精准的治理方案提供科学依据。这本书的翻译质量非常出色，让我能够毫无障碍地理解复杂的理论概念，并为我的研究提供了强大的理论支持和实用的技术指导。

评分☆☆☆☆☆

这部《空间统计学》（翻译版·原书第3版）的出现，简直是给我的学术研究打开了一扇新的大门，让我这个之前只对传统统计学略知一二的研究者，得以窥见空间数据分析的精妙世界。我一直对地理现象背后的规律充满好奇，比如为什么某个地区的犯罪率会高于其他地区，或者某个疾病的传播路径是如何形成的。但传统统计方法在处理这些空间相关性时，总显得力不从心。这本书的出现，恰好填补了这一空白。从最基础的空间概念入手，它循序渐进地介绍了各种空间统计模型，包括点模式分析、区域数据分析，以及更复杂的空间计量模型。我尤其喜欢它在理论阐述上的严谨性，每一个模型都配有清晰的数学推导和直观的解释，让抽象的公式不再令人生畏。同时，书中也穿插了大量的实际案例，这些案例不仅仅是简单地展示模型的使用，更重要的是，它们揭示了如何将空间统计学原理应用于解决现实世界中的复杂问题。例如，在探讨城市规划和资源配置时，作者如何利用空间自相关来识别区域间的集聚效应，并以此为基础优化公共设施的布局，这让我深受启发。我一直以为空间统计学是高不可攀的理论，但这本书用实际行动证明了它的实用性和普适性。我迫不及待地想将书中的方法论应用到我正在进行的关于城市绿地分布对居民健康影响的研究中，相信通过空间统计的工具，我能发现更多传统统计方法无法揭示的深层联系。这本书的内容非常扎实，细节之处也处理得相当到位，比如在讨论不同空间权重矩阵的构建方法时，它不仅给出了理论上的指导，还提供了在实际操作中需要注意的细节和潜在的陷阱，这种细致入微的讲解，对于我这样的初学者来说，简直是如获至宝。

评分☆☆☆☆☆

《空间统计学》（翻译版·原书第3版）这本书对于我这样一个长期在学术前沿探索的研究者来说，是一次令人兴奋的知识洗礼。我一直致力于研究城市更新与可持续发展之间的关系，尤其关注城市改造过程中产生的空间公平性问题。然而，传统的分析方法往往难以捕捉到城市发展过程中复杂的空间相互作用和反馈机制。这本书的出现，为我提供了一套强大的分析框架。它系统地介绍了各种空间统计模型，尤其是对空间计量经济学模型的深入探讨，让我能够量化城市更新项目对周边区域经济、社会、环境等方面的影响，并识别这些影响在空间上的传播路径和程度。我尤其对书中关于城市空间异质性与发展政策有效性关系的案例分析印象深刻。作者如何通过空间回归模型来评估不同区域的城市更新政策效果，以及这些政策在不同空间尺度上的差异性，这让我看到了通过空间统计学来优化城市发展政策的巨大潜力。我计划将书中的理论和方法应用到我正在进行的一项关于旧城改造对周边居民生活质量影响的研究中。通过分析旧城改造项目对周边区域房价、就业机会、公共服务可达性等空间变量的影响，并运用空间计量模型来评估这些影响的空间分布和溢出效应，我希望能够为制定更公平、更可持续的城市更新政策提供科学依据。这本书的语言严谨而不失生动，翻译也相当专业，让我能够在阅读中感受到知识的魅力。

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坦白讲，《空间统计学》（翻译版·原书第3版）这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，它不仅是一本学术专著，更像是一本空间数据分析的百科全书。作为一名跨学科的研究者，我常常需要整合来自不同领域的数据，并从中提取有价值的空间信息。这本书提供了非常全面的方法论和技术指南。我印象特别深刻的是，书中关于时空统计模型的介绍，这对于分析具有时间动态性的空间现象，如疾病传播、人口流动等，至关重要。作者通过详细的案例，展示了如何构建和解释时空模型，从而揭示现象在时间和空间上的演变规律。这让我意识到，很多我们习以为常的现象，其背后都隐藏着复杂的时间和空间相互作用。我计划将书中的时空统计模型应用于我正在进行的一项关于疫情传播空间扩散的预测研究。通过分析历史疫情数据、人口流动数据以及地理空间数据，并运用时空模型，我希望能够更准确地预测疫情未来的传播趋势和空间分布，为疫情防控提供决策支持。这本书的翻译非常流畅，阅读体验极佳，让我能够在短时间内吸收大量的专业知识。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《空间统计学》（翻译版·原书第3版）这本书的编排和内容设计，都体现了作者的匠心独运。作为一名社会学领域的学生，我一直对社会现象的空间分布和空间联系感到好奇，比如犯罪率的空间集聚、社会不平等的空间隔离等。但传统的社会学研究方法往往忽略了“空间”这个维度。这本书恰好填补了这一空白。它不仅介绍了如何描述社会现象的空间分布模式，比如点模式分析如何识别犯罪“热点”，还深入讲解了如何利用空间统计学来解释这些空间模式背后的社会原因。我特别对书中关于社会排斥空间扩散的案例分析印象深刻。作者如何运用空间计量模型来分析低收入社区的形成和扩散机制，以及这些社区的空间联系如何影响居民的社会流动性和健康状况，这为我理解社会不平等提供了新的维度。通过这本书，我认识到，将社会现象置于其空间背景下进行分析，能够揭示出许多传统研究方法无法发现的深层联系。我计划将书中的方法应用于我正在进行的一项关于城市贫困空间分布的研究，通过分析贫困家庭的空间集聚模式以及影响贫困空间分布的社会经济因素，来为制定更有效的扶贫政策提供科学依据。这本书的翻译非常到位，让我在阅读时能够感受到原作者严谨的学术态度和清晰的逻辑思维。

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