Ⅰ.引言 1
1 统计和地理 3
1.1 统计分析和地理学 8
1.2 数据 13
1.3 测量评估 24
1.4 数据和信息 26
1.5 总结 27
Ⅱ.描述性统计 31
2 数据的显示和解读 33
2.1 定性变量分布的显示及解读 34
2.2 定量变量分布的显示与解读 39
2.3 显示和解读时间序列数据 61
2.4 空间数据的显示和解读 66
2.5 总结 76
3 用统计来描述数据 80
3.1 集中趋势的度量方法 80
3.2 离差的度量方法 92
3.3 高阶矩及量测变量分布特性的其他数值方法 99
3.4 使用时序数据的描述性统计 100
3.5 空间数据的描述性统计 106
3.6 总结 126
附录3a ∑符号 127
附录3b确定欧氏中位数的迭代算法 129
4 统计关系 135
4.1 相关性和独立性 136
4.2 通过图和表查看关系 137
4.3 相关性介绍 144
4.4 回归 149
4.5 时间自相关 163
4.6 总结 166
附录4a线的基本几何性质 167
附录4b利用初等微积分求最小二乘解 169
Ⅲ.推断统计 173
5 随机变量与概率分布 175
5.1 基本概率论 175
5.2 随机变量的概念 182
5.3 离散型概率分布模型 190
5.4 连续型概率分布模型 201
5.5 二维随机变量 204
5.6 总结 211
附录5a概率计算的计数规则 211
附录5b连续型随机变量的期望值和方差 213
6 抽样 217
6.1 我们为什么抽样 218
6.2 抽样的步骤 219
6.3 抽样的类型 222
6.4 概率随机抽样和相关设计 224
6.5 抽样分布 231
6.6 地理抽样 238
6.7 小结 245
7 点估计和区间估计 248
7.1 统计估计方法 249
7.2 点估计 253
7.3 区间估计 255
7.4 样本容量的确定 264
7.5 总结 267
8 单样本假设检验 270
8.1 古典假设检验的主要步骤 270
8.2 假设检验中的PROB-VALUE方法 280
8.3 关于总体均值μ和π的假设检验 283
8.4 假设检验与置信区间估计的联系 290
8.5 统计显著性vs实际显著性 291
8.6 总结 292
9 双样本假设检验 296
9.1 均值差 296
9.2 成对观测的均值差 303
9.3 比例差 306
9.4 方差齐性 308
9.5 总结 310
10 非参数检验 314
10.1 参数检验与非参数检验的比较 315
10.2 单样本与双样本检验 317
10.3 多样本Kruskal-Wallis（克鲁斯卡沃利斯）检验 327
10.4 拟合优度检验 331
10.5 列联表 338
10.6 估计一个概率分布：核估计 340
10.7 自举法（Bootstrapping，Bootstrap方法） 348
10.8 总结 355
11 方差分析 360
11.1 单因素完全随机设计 362
11.2 双因素完全随机设计 371
11.3 Scheffé成对比较检验 377
11.4 方差分析的假设 379
11.5 总结 380
附录11a从公式（11-10）推导公式（11-11） 380
12 线性回归的推理 384
12.1 回归分析中的步骤概述 384
12.2 简单线性回归模型的假设 387
12.3 回归分析中的推论 396
12.4 线性回归模型的图形诊断 405
12.5 总结 411
13 拓展的回归分析 414
13.1 多元回归分析 414
13.2 变量变换和回归函数的形状 427
13.3 验证回归模型 436
13.4 总结 439
Ⅳ.空间与时间模式 443
14 空间格局与关系 445
14.1 点格局分析 445
14.2 空间自相关 453
14.3 空间关联的局部指标 467
14.4 空间自相关数据回归模型 473
14.5 地理加权回归 476
14.6 总结 477
15 时序分析 482
15.1 时序过程 482
15.2 随机过程的特性 484
15.3 随机过程的类型 488
15.4 去趋势：转换到平稳 491
15.5 模型检验 492
15.6 模型拟合 496
15.7 时序模型，移动均值，过滤器 501
15.8 频率变换法 502
15.9 滤波器的设计 508
15.10 总结 514
附录 统计表 517
关于作者 540