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第一章 生物统计学与空间相关1

1．1 统计模型与空间相关1

1．2 传统生物统计学方法的局限性3

1．3 本书的基本内容10

第二章 空间相关性与空间格局12

2．1 空间现象与空间数据12

2．2 空间数据的一般性分析13

2．3 空间相关分析的方法17

2．4 空间自相关显著性的检验27

2．5 空间分布格局的形成29

2．6 空间格局的检验34

2．7 时空相关性分析40

3．1 密度估计的一般概念42

第三章 空间密度分布的估计42

3．2 距离方法及最优化44

3．3 一般克立格方法47

3．4 方差图的模型与建模50

3．5 实例研究53

3．6 方差函数模型对OK结果的影响57

3．7 空间自回归估计61

3．8 趋势面分析63

3．9 估计优劣的交叉检验65

第四章 时空预测模型66

4．1 时间序列与时空预测66

4．2 空间转移概率方法66

4．3 空间-时间序列预测模型76

4．4 三维自回归趋势面78

4．5 预测克立格方法80

4．6 距离预测方法81

4．7 广义时空回归模型84

第五章 空间分析中的方法89

5．1 空间相关分析的计算方法89

5．2 空间相关分析的理论模型91

5．3 空间相关中的方向性93

5．4 空间估值的随机性模型94

5．5 空间估值的非随机性方法108

5．6 关于数据变换110

第六章 时空回归与自回归模型111

6．1 时间序列模型111

6．2 趋势面分析115

6．3 空间回归-自回归模型119

6．4 扩散的自相关分析及模型125

6．5 扩散过程的模拟130

第七章 传统生物统计学方法的改进134

7．1 样本均值的估计134

7．2 两样本均值的比较135

7．3 线性回归的残差分析136

7．4 改进形式的回归分析137

7．5 实例研究139

第八章 空间抽样设计146

8．1 空间抽样的方法146

8．2 在N个位置上选取n个样本的实施149

8．3 样方面积大小的影响151

8．4 样方面积效应的纠正154

8．5 样方面积改变时方差函数的估计156

结束语：进一步的设想158

参考文献159