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第1章　引言1

1.1 为什么要进行统计和抽样1

1.2　空间数据有何特别之处？ 5

1.2.1 可变区域单元问题（MAUP） 6

1.2.2 空间自相关8

1.3 空间数据与进行空间分析和空间统计的必要性9

1.4　空间分析与空间统计基础11

1.4.1 计量尺度12

1.4.2　数学符号20

1.4.3　尺度、范围和投影23

1.5 ArcView说明——数据模型和范例27

1.5.1 ArcView GIS中使用的数据模型28

1.5.2　随机抽样——一般方式28

1.5.3 随机和系统点抽样——一个扩展功能33

练习39

参考文献40

第1部分　经典统计45

第2章　分布描述：一个变量（单变量）45

2.1　集中趋势指标45

2.1.1 众教 46

2.1.2 中位数　48

2.1.3　均值50

2.1.4　分组平均数或加权平均数52

2.2　离散趋势指标54

2.2.1 极差、最小值、最大值和百分位数55

2.2.2 平均差56

2.2.3 方差和标准差57

2.2.4　加权方差和加权标准差60

2.2.5 变异系数61

2.3　ArcView范例62

2.4　高阶矩统计量65

2.4.1　偏度和峰度65

2.5　ArcView范例70

2.5.1　其他统计量76

2.6　应用范例80

2.7　小结86

练习86

参考文献87

第3章　关系描述：两个变量（双变量）88

3.1　相关性分析88

3.2　相关性：定类尺度92

3.2.1 定类尺度和二元变量：phi系数92

3.2.2　定类尺度和多元变量：卡方统计量94

3.3　相关性：定序尺度97

3.4　相关性：定距／定比尺度99

3.5　趋势分析102

3.5.1 简单线性回归模型102

3.5.2　判定系数105

3.5.3 实证范例106

3.6　ArcView说明108

3.7　应用范例114

练习117

参考文献118

第4章　假设检验119

4.1 与概率相关的几个概念120

4.2　概率函数122

4.2.1 二项分布123

4.2.2　泊松分布125

4.2.3　正态分布127

4.2.4　ArcView说明131

4.3 中心极限定理与置信区间132

4.4　假设检验134

4.4.1　ArcView说明136

4.4.2　错误类型136

4.5　参数检验统计量137

4.5.1 方差差异137

4.5.2　ArcView说明139

4.6　均值差异143

4.6.1 小样本143

4.6.2　大样本146

4.6.3　ArcView说明147

4.7　均值与定值的差异152

4.7.1　ArcView说明152

4.8　皮尔逊相关系数的显著性153

4.8.1　ArcView说明153

4.9　回归系数的显著性156

4.9.1 ArcView说明157

4.10　非参数检验统计量160

4.10.1　卡方统计量160

4.10.2 ArcView说明 160

4.10.3　斯皮尔曼秩相关系数163

4.10.4　ArcView说明163

4.10.5　柯尔莫洛夫—斯米尔诺夫检验163

4.10.6　ArcView说明165

4.11 小结165

练习166

参考文献168

第2部分　空间统计171

第5章　点模式描述171

5.1　点要素的性质171

5.2　点分布的集中趋势173

5.2.1 平均中心 175

5.2.2　加权平均中心178

5.2.3 中位数中心180

5.3　点分布的离散趋势与方位181

5.3.1 标准距离183

5.3.2　标准差椭圆187

5.4　ArcView说明191

5.5　应用范例197

练习198

参考文献200

第6章　点模式分析201

6.1　尺度与范围202

6.2　样方分析204

6.2.1　基本概念204

6.2.2　运用K-S检验比较观测分布与期望分布209

6.2.3 运用方差—均值比率比较观测模式与期望模式213

6.3　多阶邻点分析218

6.3.1 最近邻点统计量219

6.3.2　运用最近邻点统计量检验分布模式222

6.3.3 高阶邻点统计量225

6.3.4　最近邻点统计量的边界调整227

6.4　K函数232

6.5　点的空间自相关238

6.5.1 空间自相关指标239

6.5.2　空间自相关指标的显著性检验242

6.6　应用范例248

练习253

参考文献256

第7章　线模式分析258

7.1　线要素的性质：矢量和网络258

7.2　线要素的特征和属性261

7.2.1 线要素的几何特征261

7.2.2　线要素的空间属性：长度261

7.2.3　线要素的空间属性：方位和方向263

7.2.4　ArcView范例：线要素属性264

7.3　方向统计量266

7.3.1 线要素探索性统计量266

7.3.2　方向均值271

7.3.3　环形方差275

7.3.4　ArcView范例：方向统计量278

7.4　网络分析280

7.4.1 网络要素的空间属性：连通性或拓扑性280

7.4.2　评估连通性282

7.4.3　评估可达性284

7.4.4　ArcView范例：网络分析287

7.5　应用范例290

7.5.1 线要素的长度属性分析290

7.5.2 方向统计量应用范例293

7.5.3 网络分析应用范例295

练习299

参考文献300

第8章　面模式分析302

8.1 引言302

8.2　空间关系303

8.3　空间依赖性305

8.4　空间权重矩阵308

8.4.1 邻接区域的定义309

8.4.2　二元连接矩阵310

8.4.3 随机或行标准化权重矩阵314

8.4.4　质心距离315

8.4.5 最近距离317

8.4.6　ArcView范例：空间权重矩阵318

8.5　空间自相关统计量和相关符号321

8.6　连接数统计量324

8.6.1 自由抽样326

8.6.2　随机抽样332

8.7　全局空间自相关统计量337

8.7.1 Moran's I337

8.7.2　Geary's比率343

8.7.3 广义G统计量346

8.7.4　ArcView范例：全局空间自相关统计量351

8.8　局部空间自相关统计量355

8.8.1 局部空间关联指标356

8.8.2　局部G统计量361

8.9　Moran散点图363

8.9.1　ArcView范例：局部空间自相关统计量和Moran散点图367

8.10　双变量空间自相关372

8.11　应用范例376

8.12　小结380

练习381

参考文献383

附录　ArcGIS空间统计工具385