Які джерела для сучасних класів / подій геостатистичного аналізу: відкриті або власні

Мене дуже цікавить географічна статистика (та багато інших слів з 3 т :).
Я не дуже програмно схильний, але дотримуюся кількох списків з цією темою.
Один - це R-фільтр на stackexchange (я отримую випадкові дайджести електронних листів питань).
Я вважаю, що в цілому існує надзвичайно складна мова, пов’язана зі статистикою.
Мене зацікавило вивчити з точки зору непрофесійного погляду, що означає частина цієї мови та як застосувати її до повсякденних ГІС.

Перерахуйте будь-які поточні джерела для знання / розуміння геостатистики.

Ось приклад корисної інформації ...
поїздки для навчання
наживо в Інтернеті

Редагувати: за запитом; Мені подобається онлайн-навчання, але отримую більше від аудиторії чи покрокової книги (або PDF).

Це питання було перетворене на Wiki Wiki та заблоковано, тому що це приклад запитання, який шукає список відповідей і є досить популярним, щоб захистити його від закриття. Це слід розглядати як окремий випадок і не слід розглядати як тип запитання, який рекомендується на цьому або будь-якому сайті Stack Exchange, але якщо ви хочете внести до нього більше контенту, тоді не соромтеся, редагуючи цю відповідь. .

Ця книга, практичний посібник з геостатистичного картографування Томіслава Хенґла, базується на 5-денному курсі та використовує програми відкритого коду для всього аналізу, в основному R, SAGA та Google Earth. Ви можете завантажити книгу безкоштовно.

Для тих, хто має подібну недостатність, я б запропонував ознайомитись зі списками блогу GIS та Science . В основному це лише переліки різних дослідницьких зусиль, які мають певне відношення до географічного аналізу, і тому слід кваліфікувати як «Мені цікаво дізнатися з точки зору лайперсона, що означає частина цієї мови та як застосувати її до повсякденних ГІС».

Я найчастіше стикаюся з прикметником геостатистики в поєднанні з аналізом даних у природничих / природничих науках. Прикладами цього є тексти Cressie (1993) або Isaaks and Srivastava (1989) .

Він використовується набагато рідше зі статистичними методами, більш поширеними в соціальних науках. Прикладами часто цитованих текстів, орієнтованих на статистичний аналіз соціальних наук (але з очевидним акцентом на географію), є Анселін (1988) , Уоллер і Готвей (2004) , Лежаж і Пейс (2009) , Уорд і Гледіч (2007) . Книги , які можна було б вважати хорошим мостом між двома полями може бути Haining (2003) і Ріплі (2004) (а також книга Bivand цитується dslamb).

Я перераховую їх, тому що я не обов'язково схвалюю різницю між двома полями (як можна, що Моран не вважається геостатистом?), Але, маючи на увазі, більшість людей не будуть особливо зацікавлені у всіх цих актуальних областях. Частково причина того, що існує відмінність, пов'язана з типом даних, до яких застосовуються статистичні методи, і, отже, якщо ви конкретно зацікавлені в аналізі актуальних матеріалів, які знаходяться на одній стороні, то це може бути не всім застосовним. Це також причина, що я запропонував блог GIS та Science, оскільки вони мають списки, що підпадають під обидві ці категорії. Хоча мої інтереси значною мірою залишаються в царині соціальних наук, я все ще бачу статті, більш орієнтовані на природничі науки, які мені здаються цікавими (наприклад,Візуальне порівняння моделей кривошипів , що рухаються , тепер просто круто!)

Тепер, коли я засипав вас безліччю дорогих підручників, ви все ще цікавитесь усією геостатистикою, чи могли б ваші інтереси були дещо меншими за обсягом?

Я часто виявляю, що переглядаючи посібники з програмного забезпечення - це гарне місце для визначень (а іноді і більш широких прикладів програм). Наприклад, я натрапив на програмне забезпечення PASSaGE, коли шукав формулу для місцевого c Geary's. Робоча книжка GeoDa - це чудове вступ до просторової регресії, і мені сказали, що посібник / навчальні програми для програмного забезпечення ClusterSeer є хорошим вступом до кластерного аналізу (хоча, на жаль, вони не мають його в Інтернеті, як видається). Для точкового аналізу шаблону CrimeStat є дуже хорошим посиланням.

Оскільки я можу собі уявити, що вивчення матеріалу у форматі курсу на відміну від книги легше для деяких, я можу запропонувати перевірити, чи поблизу є один із коротких курсів з геостатистики навколишнього середовища П'єра Говарца , і я бачу, що МЦПДР має два курси, пов'язані з просторовим економетрики, перелічені на їхньому сайті ( 1 , 2 , як зауваження, ці посилання, ймовірно, застаріють у найближчому майбутньому). Для повністю онлайнових матеріалів (і тих, хто з нас більш ощадливий), ви можете ознайомитись зі списками відкритих курсів MIT або для прикладного аналізу, використовуючи програмне забезпечення R, ви зможете пропрацювати свій шлях підручником шпатла .

Крім того, оскільки проїхати 1000 миль за курс рідко можливо, якщо вам здається цікавим курс, якщо просити професора копії навчального плану - це хороший спосіб визначити відповідний матеріал для читання. Нещодавно на сайті статистики з’явилось повідомлення про запити програмних рекомендацій для оцінки варіограм , і я думаю, що, ймовірно, є ще кілька корисних джерел навчального матеріалу, перелічених у цій темі.

Просто для продовження роботи з ресурсами, про які я розповів, окрім книги Hengl (2009), яка вже була зазначена у вашому запитанні, нижче - інші веб-сайти з різними ресурсами;

• CATMOG (Примітка. Це гарне місце для початку ознайомлення з конкретним актуальним матеріалом, який висвітлюється)
• Геопросторовий аналіз - всеосяжний посібник (де Сміт, Лонглі та Гудчільд, 2006), про який я впевнений, тут неодноразово цитувались.
• Центр Комплексних просторово соціальних наук має безліч ресурсів.
• Щодо ресурсів, пов’язаних із візуалізацією, я знайшов GeoVista та лабораторію простору даних та візуальну аналітику, щоб мати декілька цікавих матеріалів.
• Ресурси в центрі Geoda варто згадати вдруге (хоча вони, можливо, могли б скористатись кращою організацією!) @Laurent згадує сторінку навчальних посібників , на якій є кілька навчальних посібників для просторової регресії, аналізу шаблону точок та варіографії в різних програмних пакетах. Мене нещодавно переслали на сторінку електронних презентаційі від них. Це, мабуть, найрізноманітніша презентація просторового аналізу, яку я коли-небудь бачив, що охоплює розрив між природними та суспільно-науковими методами, про які я обговорював раніше у публікації. Я не переглянув слайди, але я дуже підозрюю, що вони є хорошим вступом до будь-якої теми, яку вони висвітлюють (і, ймовірно, менш залякують вступ, ніж з деяких з підручників, які я перераховував раніше). Я знаходжу на цьому сайті нові речі кожного разу, коли я його переглядаю, варто розібратися, щоб побачити, чи я щось пропустив.

Існує чудовий текст для використання пакетів просторової статистичної статистики, включаючи главу про геостатистику.

Прикладний аналіз просторових даних

Я вдруге згадую робочий зошит GeoDa Енді У. Насправді є інші цікаві навчальні ресурси на сторінці " Документація " проекту Open GeoDa.

Чи були ви через ресурси геостатистичних аналітиків?
Веб-курси
Esri Інструктор Esri Підготовка під керівництвом
Esri Geostatistic Analyst Довідка
Esri Геостатистичний аналітик Підручник

Це дуже хороша спільнота людей, які цікавляться геопросторовими даними та статистикою з акцентом на геостатистику.

Ви знайдете матеріали курсу, сторінки вікі, важливі посилання, пов'язані з просторовою статистикою та геостатистикою тощо.

Просторова аналітична сітка

Ви повинні перевірити наступні пакети R

1. gstat
2. автомати

Gstat - це всеосяжна бібліотека Geostatistic, а автоматизована бібліотека допомагає вам легко запустити метод крігінгу