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