空间分析读书笔记

1.定义
   内容:
地统计数据(geostatistical data)、格数据(lattice data)、点格局(point patterns)。一般空间模型: {Z(s):s∈D}
空间分析覆盖:sptial analysis、spatial data analysis 、spatial statistics 、geostatistics(数据分析模型、图形分析模型、基于空间过程机理的空间动力学模型)
    区别
  • 地统计:统计学的矩方法、变异函数和最小二乘法进行空间现行推测的克里格方法
  • 空间统计和空间数据分析包含点状分布现象的空间格局识别,着重于研建空间结构回归模型,引入智能和高效计算方法(神经网络、SVM、GA)
  • 空间统计:多边形统计,不含克里格

空间分析读书笔记_第1张图片

2.起源

       经典线性回归,满足十条假设,其点估计才能具有最优线性无偏估计(BLUE)性质,成为经典线性回归模型(CLRM)。补充残差符合正态分布之后,产生线性正态回归模型(CNLRM)。
       空间线性回归,难满足以上两者。y=pW1y+Xb+e   Anselin(1988)  
         B(y-u)=Ce    Haining(1990)
        空间线性回归模型使用最大似然法求解
 
  3.软件
    SpaceStat(简化版GeoDA)功能:异常点分析、空间步长、空间联系全局、局部指标、最小二乘法回归、空间置后模型、空间误差模型
     GA:综合半变差分析、Kriging.
  4.  思维导图

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