计量地理学是一门结合了地理学与统计学的学科，主要研究如何运用数学和统计方法来分析、理解和解决地理问题。在《计量地理学》（徐建华主编）这本书中，作者深入浅出地介绍了这门学科的基础理论和实践应用。这本教材广泛应用于大学地理信息系统（GIS）专业的课程教学中，帮助学生掌握处理空间数据的关键技能。 计量地理学的核心在于空间数据分析。在学习这门课程时，你需要了解基本的空间数据分析概念，如空间依赖、空间异质性以及空间自相关。空间依赖是指地理现象之间的相互关系，而空间异质性则反映了地理现象在空间分布上的不均匀性。空间自相关则是指相似特征倾向于在空间上聚集的现象，它是分析地理模式和趋势的重要工具。 在GIS中，常用的数据类型包括矢量数据和栅格数据。矢量数据以点、线、面的形式表示地物，适用于表示边界清晰、形状复杂的地理要素；而栅格数据以网格形式存储，每个格子代表一个属性值，适用于表示连续分布的地理现象，如地形高度或温度。掌握这两种数据类型及其转换方法是进行空间分析的基础。 统计学在计量地理学中的应用至关重要。例如，描述性统计用于总结和概括数据特性，而推断性统计则帮助我们从样本推断总体。此外，地统计学是计量地理学的一个分支，专门处理空间数据的不确定性，包括半变异函数、克里金插值等方法，用于评估空间结构和预测未知区域的值。 在实际问题中，我们常使用回归分析来探索地理变量间的关联性。线性回归、逻辑斯谛回归以及地理加权回归（GWR）等都是常用的方法。GWR是一种局部统计方法，能揭示地理变量间在不同空间位置的关系强度。 另外，空间聚类分析也是重要的计量地理学技术，包括点模式分析（如核密度估计、热点分析）和区域聚类（如聚类分析、空间自相关检验）。这些方法有助于识别地理现象的空间聚集模式，为政策制定和规划提供依据。 地理信息系统软件如ArcGIS、QGIS等提供了实现这些分析的平台。学习使用这些软件进行数据导入、处理、制图和分析是计量地理学实践环节的关键。 计量地理学通过数学和统计手段解析地理现象，为地理学研究和GIS应用提供了有力的工具。理解和掌握这些知识点，将使你在地理信息科学领域具备扎实的理论基础和实践能力。在期末复习时，不仅要理解概念，还要通过实例操作加深理解，从而在考试中取得优异成绩。

对地理信息系统下的数学模型的描述，对大家都很有用。非常有效，直观易懂。

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计量地理学 主要模型 算法简介及应用案例

Matlab是MathWorks公司推出的一款商业软件,具有强大的数值计算功能,在计量地理学实验教学中具有巨大的应用潜力.介绍了利用Matlab实现计量地理学上机实践所需的编程基础,并以课程中的多元回归分析为例,基于Matlab拟合工具箱、regress函数以及直接矩阵运算方法给出了详细的实现过程.Matlab软件在计量地理学实践中的应用有助于本科生深入理解课本中介绍的理论方法,为进一步利用Matlab进行地理数据综合处理分析奠定了基础.

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