《空间统计与分析》课程教学大纲

《空间统计与分析》教学大纲一、课程基本信息.课程代码：21122700.课程中文名称：空间统计与分析课程英文名称：SpatialStatisticsandAnalysis.面向对象：地理信息科学，软件工程，信息工程及遥感科学与技术专业.开课学院(课部)、系(中心、室)：信息工程学院空间信息工程系.总学时数：40讲课学时数：28,实验学时数：12.学分数：2.5.授课语种：中文，考试语种：中文.教材：二、课程内容简介本课程介绍了空间数据、空间统计和空间分析的概念、基础理论、方法和技术，并结合具体的应用案例，使学生了解空间数据的基本类型、特性和应用潜力，掌握相关空间统计分析方法，并能应用这些方法解决地理、环境、经济、生态等相关领域的空间问题，锻炼学生基本的分析问题与解决问题的科研能力。三、课程的地位、作用和教学目标尽管空间分析和空间统计已经存在了半个多世纪，但是GIS一一不管其中的S是代表系统(system)还是代表"科学(science)"的历史却相对较短。GIS近些年的开展与成熟与空间分析和空间统计的进步密切相关。空间统计分析，即空间数据的统计分析，是现代计量地理学中的一个快速开展的方向和领域，其核心是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关，通过空间位置建立数据间的统计关系。《空间统计与分析》是地理信息科学专业本科生必修的一门专业主干课程，面向地理信息科学专业的大三学生，该课程从基础理论、方法与技术、应用实践三个层次来对空间统计与分析技术进行讲解，由浅入深地引导学生学习、回顾和总结低年级时所学的基本概率统计知识，并逐渐过渡到空间统计与地学分析方法的学习和实践中来。其目的是帮助学生掌握空间数据的定量统计分析方法，学会对空间数据进行表示、描述、测度，学习如何利用统计知识来挖掘空间模式，进行空间相关性、空间自相关等规律的探索，增强学生的基本科研能力，学会能够针对具体案例，综合利用多种统计方法和软件来解决具体空间问题。四、与本课程相联系的其他课程本课程是专业主干课，安排在第五个学期开设，是《地理建模方法》课程的前期课程。其前期课程有《概率统计》、《地理信息系统》等。五、教学基本要求.理解空间数据的概念及特点；了解经典统计学与空间统计学的区别与联系；.学习、回顾和总结经典统计基本原理与方法，如集中趋势指标、离散趋势指标、假设检验等；.掌握点模式的空间描述统计原理与方法；.掌握点模式分析的基本原理与方法，包括样方分析、多阶邻点分析，K函数分析，点的空间自相关分析等；.掌握面模式分析的基本原理与方法，包括空间关系、空间依赖性、空间权重矩阵、连接数统计量、全局空间自相关与局部空间自相关等；.了解和掌握空间回归的基本原理与方法，包括地理加权回归模型、空间滞后模型、空间误差模型等；.掌握地统计学的基本原理与方法，包括空间抽样与空间插值、地统计基本原理等。六、考核方式与评价结构比例考核方式：考查。课间作业：40%（考察学生对课内各章知识点的掌握程度）。实习报告：60%（上机实习主要针对空间描述统计、空间自相关分析、空间回归分析等重要知识点展开，要求学生按时完成，并完成实习报告撰写，最后再根据实习提供的几份数据，自由选择实验问题，寻找解决方法和答案，并按照标准论文的格式完成综合实验报告撰写。）七、教学参考资料1.DavidW.S.Wong,JayLee著，张学良译.ArcViewGIS与ArcGIS地理信息统计分析,北京：中国财政经济出版社，20082.DavidO'Sullivan,DavidJ.Unwin赵永译，北京：科学出版社八、教学进度与内容安排序次教学基本内容、重点、难点1内容：空间统计概论一般：空间数据的概念与特点，空间分析与空间统计基础。重点：空间数据的特点：可变区域单元问题与空间自相关难点：空间尺度对空间分析结果的影响2内容：经典统计基本原理与方法一般：集中趋势指标、离散趋势指标、相关性分析、趋势分析与回归、假设检验、参数检验统计量重点：描述统计量的含义、相关分析、假设检验难点：假设检验值3内容：点模式的空间描述统计一般：点要素的性质、点分布的集中趋势描述、离散趋势描述重点：加权平均中心、标准距离与标准差椭圆难点：标准差椭圆4内容：点模式分析一般：尺度与范围、样方分析、多阶邻点分析、K函数、点的空间自相关、应用范例重点：样方分析、邻点分析、K函数、应用范例难点：K函数、显著性检验5内容：面模式分析一般：空间关系、空间依赖性、空间权重矩阵、空间自相关、连接数统计量、MorantkGeary'sC,广义G统计量等

重点：空间权重矩阵与空间自相关测度难点：Moranzs1与Geary'sC统计量的理解，空间权重矩阵的选取6内容：空间回归分析一般：空间回归分析的概念、地理加权1可归、空间滞后模型、空间误差模型重点：地理加权