Jakie są źródła bieżących klas / wydarzeń z zakresu analizy statystycznej: otwarte lub zastrzeżone

Jestem bardzo zainteresowany statystykami geograficznymi (i wieloma innymi słowami z 3 tami :).
Nie jestem zbyt programistycznie nastawiony, ale śledzę kilka list z tym tematem.
Jednym z nich jest filtr R przy stosie wymiany (tam czasami dostaję e-maile z pytaniami).
Uważam, że istnieje bardzo skomplikowany język związany ze statystykami w ogóle.
Interesuje mnie nauka z punktu widzenia laika, co oznacza ten język i jak go zastosować do codziennego GIS.

Proszę wymienić wszystkie aktualne źródła wiedzy / zrozumienia geo-statystyki.

Oto przykład użytecznych informacji ...
podróżuj na szkolenie
online na żywo

Edycja: na żądanie; Lubię szkolenia online, ale więcej czerpię z zajęć lub książki krok po kroku (lub pdf).

To pytanie zostało przekonwertowane na Wiki Wiki i wiki zablokowane, ponieważ jest to przykład pytania, które szuka listy odpowiedzi i wydaje się być wystarczająco popularne, aby uchronić je przed zamknięciem. Powinno to być traktowane jako szczególny przypadek i nie powinno być postrzegane jako rodzaj pytania, które jest zachęcane w tej lub dowolnej witrynie Stack Exchange, ale jeśli chcesz wnieść więcej treści, możesz to zrobić, edytując tę ​​odpowiedź .

Ta książka, Praktyczny przewodnik po mapowaniu geostatystycznym autorstwa Tomislava Hengl, opiera się na 5-dniowym kursie i wykorzystuje aplikacje open source do wszystkich analiz, głównie R, SAGA i Google Earth. Możesz pobrać książkę za darmo.

Dla osób z podobnym brakiem koncentracji sugerowałbym przejrzenie list blogów GIS i Science . Zasadniczo są to tylko wykazy różnych badań, które mają pewien związek z analizą geograficzną, i dlatego powinny kwalifikować się jako: „Jestem zainteresowany nauką z punktu widzenia laika, co oznacza ten język i jak go zastosować do codziennego GIS”.

Najczęściej spotykam przymiotnik geostatystyki w połączeniu z analizą danych w naukach przyrodniczych / środowiskowych. Przykładami tego są teksty Cressie (1993) lub Isaaks i Srivastava (1989) .

Stosuje się go znacznie rzadziej z technikami statystycznymi bardziej powszechnymi w naukach społecznych. Przykłady często cytowanych tekstów poświęconych analizom statystycznym w naukach społecznych (ale z wyraźnym naciskiem na geografię) to Anselin (1988) , Waller i Gotway (2004) , Lesage and Pace (2009) , Ward i Gleditsch (2007) . Książkami, które można uznać za dobry pomost między tymi dwoma polami, mogą być Haining (2003) i Ripley (2004) (a także książka Bivand cytowana przez dslamb).

Wymieniam je, ponieważ niekoniecznie popieram rozróżnienie między tymi dwoma dziedzinami (jak Morana nie można uznać za geostatystę?) Ale biorąc to pod uwagę, większość ludzi nie będzie szczególnie zainteresowana tymi wszystkimi dziedzinami. Częściowo powód, dla którego istnieje rozróżnienie, ma związek z rodzajem danych, do których stosowane są techniki statystyczne, a zatem jeśli jesteś szczególnie zainteresowany analizą aktualnych materiałów, które są z jednej strony, druga może nie być odpowiednia. To jest również powód, dla którego zasugerowałem blog GIS i Science, ponieważ mają one wpisy z obu tych kategorii. Chociaż moje zainteresowania w dużej mierze pozostają w dziedzinie nauk społecznych, wciąż widzę artykuły bardziej ukierunkowane na nauki przyrodnicze, które uważam za interesujące (takie jakWizualne porównanie modeli Kriging z ruchomym oknem , teraz to po prostu fajne!)

Teraz, gdy zalałem cię mnóstwem drogich podręczników, czy nadal interesujesz się całą geostatystyką, czy może twoje zainteresowania byłyby nieco mniejsze?

Często uważam, że przeglądanie instrukcji oprogramowania jest dobrym miejscem na definicje (a czasem szersze przykłady aplikacji). Na przykład natknąłem się na oprogramowanie PASSaGE, kiedy szukałem formuły dla lokalnego Geary'ego c. Geoda skoroszyt jest wspaniałe wprowadzenie do regresji przestrzennej, i powiedziano mi instrukcji / tutoriale dla ClusterSeer oprogramowania jest dobre wprowadzenie do analizy skupień (choć niestety nie mają one dostępne w Internecie wydaje się). Do analizy wzoru punktowego CrimeStat jest bardzo dobrym odniesieniem.

Ponieważ mogę sobie wyobrazić, że uczenie się materiału w formie kursu w przeciwieństwie do książki jest dla niektórych łatwiejsze, mógłbym zasugerować sprawdzenie, czy jeden z krótkich kursów Pierre'a Goovaertsa na temat geostatystyki środowiska zbliża się w pobliżu, i widzę, że ICPSR ma dwa kursy związane z przestrzenią ekonometria wymieniona na ich stronie ( 1 , 2 , jako uwaga, linki te prawdopodobnie przestaną być aktualne w dość niedalekiej przyszłości). W przypadku materiałów całkowicie online (i tych, którzy są bardziej oszczędni), możesz przejrzeć listę otwartych kursów MIT lub zastosować analizę za pomocą oprogramowania R, które możesz przejść przez samouczek spatstat .

Ponadto, ponieważ przejechanie 1000 mil na kurs jest rzadko wykonalne, jeśli znajdziesz kurs, który wygląda interesująco, poproszenie profesora o kopię sylabusa jest dobrym sposobem na znalezienie odpowiedniego materiału do czytania. Niedawno na stronie statystyk pojawił się post z prośbami o zalecenia dotyczące oprogramowania do oszacowania wariogramów i sądzę, że prawdopodobnie istnieje kilka bardziej przydatnych źródeł materiałów do nauki wymienionych w tym wątku.

Aby kontynuować wędrówkę po zasobach, które zebrałem, oprócz książki Hengl (2009), która była już wymieniona w twoim pytaniu, poniżej znajdują się inne strony internetowe z różnymi zasobami;

• CATMOG (Uwaga, jest to dobre miejsce, aby zacząć od wprowadzenia do konkretnego materiału tematycznego, który jest objęty)
• Analiza geoprzestrzenna - obszerny przewodnik (de Smith, Longley i Goodchild, 2006), który, jestem pewien, był tu cytowany wiele razy.
• Centrum przestrzennie Zintegrowanego Nauk Społecznych ma wiele zasobów.
• W przypadku zasobów związanych z wizualizacją znalazłem GeoVistę oraz laboratorium eksploracji danych przestrzennych i analizy wizualnej, aby mieć całkiem fajne rzeczy.
• Zasoby w centrum Geody warto wspomnieć po raz drugi (chociaż być może przydałaby się lepsza organizacja!) @Laurent wspomina o stronie samouczków , która zawiera kilka samouczków oprogramowania do regresji przestrzennej, analizy wzorca punktowego i wariografii w różnych pakietach oprogramowania. Niedawno przesłano mi stronę e-prezentacjirównież od nich. Jest to prawdopodobnie najszersza różnorodność prezentacji analizy przestrzennej, jakie kiedykolwiek widziałem, obejmująca podział na techniki przyrodnicze i społeczne, o których mówiłem wcześniej. Nie przeglądałem slajdów, ale podejrzewam, że są dobrym wstępem do któregokolwiek z poruszanych tematów (i prawdopodobnie mniej onieśmielającym wprowadzeniem niż z niektórych podręczników, które wymieniłem wcześniej). Znajduję nowe rzeczy na tej stronie za każdym razem, gdy je przeglądam, warto się rozejrzeć, aby zobaczyć, czy coś przegapiłem.

Istnieje doskonały tekst dotyczący korzystania z pakietów statystyki przestrzennej R, w tym rozdział o geostatystyce.

Zastosowana analiza danych przestrzennych

Po drugie wspominam o skoroszycie GeoDa autorstwa Andy'ego W., w rzeczywistości istnieją inne interesujące zasoby edukacyjne na stronie „ Dokumentacja ” projektu Open GeoDa.

Czy korzystałeś z zasobów analityka geostatystycznego esri?
Kursy Esri Web
Esri Instruktor Szkolenie prowadzone
Esri Analityk geostatystyczny Esri Pomoc
Esri Geostatystyczny analityk Samouczek

Jest to bardzo dobra społeczność osób zainteresowanych danymi i statystykami geoprzestrzennymi, ze szczególnym uwzględnieniem geostatystyki.

Znajdziesz materiały szkoleniowe, strony wiki, ważne linki związane ze statystyką przestrzenną i geostatystyką itp.

Sieć analityków przestrzennych

Powinieneś sprawdzić następujące pakiety R.

1. gstat
2. automap

Gstat to kompleksowa biblioteka geostatystyczna, a biblioteka automap pomaga stosunkowo łatwo uruchomić metodę kriging