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時空統計理論方法與應用(精)

  • 作者：葛詠|責編:楊逢渤//方嘉雯
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030853318
  • 出版日期：2026/05/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：138
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞時空數據建模中的關鍵理論問題與技術瓶頸，系統構建具有高度適應性的統計分析框架。全書重點針對異質性時空數據的特徵識別、採樣策略優化與尺度轉換機制等進行深入探討，並在理論建模與方法集成方面取得了突破性進展。通過引入機理約束建模思想，結合現代機器學習方法與地理空間分析技術，構建了一套面向複雜系統的高精度、強解釋性建模路徑，拓展了時空統計在多源異質數據環境下的應用範圍。
    本書可作為地理信息科學、統計學、環境科學、公共衛生與電腦科學等領域研究人員在開展時空建模、空間數據分析和數據驅動決策支持等工作的理論依據和方法參考；本書也可用於高年級本科生與研究生的課程教學與研究訓練，幫助學生系統掌握時空統計學的核心方法與技術路徑，提升其在數據建模與實證分析中的綜合能力。
作者介紹
葛詠|責編:楊逢渤//方嘉雯
目錄
序
前言
第1章  緒論
  1.1  地理時空數據
  1.2  時空統計建模的意義
  1.3  時空統計的作用
第2章  時空統計建模方法
  2.1  時空特徵
  2.2  時空插值方法
  2.3  時空回歸模型
  2.4  貝葉斯時空統計模型
  2.5  時空數據建模的機器學習演算法
第3章  時空特徵度量
  3.1  時空特徵度量總述
  3.2  基於q統計量的地理探測器
  3.3  空間熵圖
  3.4  基於資訊理論的空間分層異質性度量
第4章  時空採樣優化
  4.1  採樣優化問題
  4.2  採樣優化原理與方法
  4.3  面向自然要素的空間採樣優化模型
  4.4  面向公共健康的空間採樣優化模型
  4.5  面向多目標和時空的採樣優化模型
第5章  尺度上推方法
  5.1  尺度上推問題
  5.2  尺度上推原理和方法
  5.3  空間尺度上推模型
  5.4  時空尺度上推模型
第6章  尺度下推方法
  6.1  尺度下推問題
  6.2  尺度下推原理
  6.3  基於統計的尺度下推模型
  6.4  結合機器學習的統計尺度下推模型
  6.5  基於深度學習的尺度下推模型
第7章  融合機理的時空建模方法
  7.1  融合機理的意義
  7.2  統計為主、機理為輔的建模方法
  7.3  機理為主、統計為輔的時空建模方法
  7.4  統計-機理的協同驅動的時空建模方法
第8章  時空統計的綜合應用
  8.1  綜合應用
  8.2  時空統計在減貧扶貧中的應用
  8.3  時空統計在公共衛生領域中的應用
第9章  總結與展望
參考文獻
概念縮寫

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