Bagi mereka yang kurang fokus, saya sarankan membaca daftar blog GIS dan Sains . Ini pada dasarnya hanya daftar berbagai upaya penelitian yang memiliki beberapa hubungan dengan analisis geografis, dan karenanya harus memenuhi syarat sebagai "Saya tertarik untuk belajar dari sudut pandang orang awam apa arti beberapa bahasa ini dan bagaimana menerapkannya pada GIS sehari-hari."
Saya paling sering menemukan kata sifat geostatistik dalam hubungannya dengan analisis data dalam ilmu alam / lingkungan. Contohnya adalah teks Cressie (1993) atau Isaaks dan Srivastava (1989) .
Ini digunakan jauh lebih jarang dengan teknik statistik yang lebih umum dalam ilmu sosial. Contoh teks yang sering dikutip berfokus pada analisis statistik dalam ilmu sosial (tetapi dengan fokus yang jelas pada geografi) adalah Anselin (1988) , Waller dan Gotway (2004) , Lesage dan Pace (2009) , Ward dan Gleditsch (2007) . Buku-buku yang mungkin dianggap sebagai jembatan yang baik antara dua bidang mungkin Haining (2003) dan Ripley (2004) (serta buku Bivand yang dikutip oleh dslamb).
Saya membuat daftar ini karena saya tidak perlu menyetujui perbedaan antara kedua bidang (bagaimana bisa Moran saya tidak dianggap sebagai geostatistik?) Tapi itu dikatakan, kebanyakan orang tidak akan terlalu tertarik pada semua domain topikal itu. Sebagian alasan perbedaan itu ada hubungannya dengan jenis data teknik statistik diterapkan, dan karenanya jika Anda secara khusus tertarik dalam menganalisis bahan topikal yang di satu sisi yang lain mungkin tidak semua yang berlaku. Ini juga alasan saya menyarankan blog GIS dan Science, karena mereka memiliki daftar yang termasuk dalam kedua kategori tersebut. Meskipun minat saya sebagian besar tetap di ranah ilmu sosial, saya masih melihat artikel yang lebih berorientasi pada ilmu alam yang saya temukan menarik (sepertiPerbandingan Visual dari model Moving Window Kriging , sekarang itu keren!)
Sekarang saya telah membanjiri Anda dengan banyak buku pelajaran yang mahal, apakah Anda masih tertarik dengan semua geostatistik, atau apakah minat Anda mungkin sedikit lebih kecil dalam cakupannya?
Saya sering menemukan bahwa mencari di dalam manual perangkat lunak adalah tempat yang baik untuk definisi (dan kadang-kadang contoh aplikasi yang lebih luas). Sebagai contoh saya menemukan perangkat lunak PASSaGE ketika saya mencari formula untuk Geary lokal c. The GeoDa workbook adalah pengenalan yang indah untuk regresi spasial, dan saya sudah diberitahu manual / tutorial untuk ClusterSeer perangkat lunak pengenalan yang baik untuk analisis cluster (meskipun sayangnya mereka tidak memilikinya tersedia secara online muncul). Untuk analisis pola titik CrimeStat adalah referensi yang sangat bagus.
Karena saya dapat membayangkan bahwa mempelajari materi dalam format kursus sebagai lawan dari sebuah buku lebih mudah bagi sebagian orang, saya mungkin menyarankan untuk memeriksa apakah salah satu kursus pendek Pierre Goovaerts mengenai geostatistik lingkungan akan datang dekat, dan saya melihat ICPSR memiliki dua kursus yang berkaitan dengan tata ruang econometrics terdaftar di situs mereka ( 1 , 2 , sebagai catatan tautan ini kemungkinan akan menjadi usang dalam waktu dekat). Untuk materi yang sepenuhnya daring (dan kami yang lebih hemat), Anda dapat membaca dengan cermat daftar kursus terbuka MIT atau untuk analisis terapan menggunakan perangkat lunak R yang dapat Anda gunakan melalui tutorial spatstat .
Juga karena menempuh jarak 1000 mil untuk kursus jarang layak, jika Anda menemukan kursus yang terlihat menarik meminta salinan silabus kepada profesor adalah cara yang baik untuk mengidentifikasi bahan bacaan yang bersangkutan. Baru-baru ini ada posting di situs statistik yang meminta rekomendasi perangkat lunak untuk memperkirakan variograms , dan saya rasa ada beberapa sumber materi pembelajaran yang lebih berguna yang terdaftar di utas itu.
Hanya untuk melanjutkan mengoceh dengan sumber daya yang telah saya kumpulkan, selain buku Hengl (2009) yang sudah terdaftar dalam pertanyaan Anda, di bawah ini adalah situs web lain dengan berbagai sumber;
- CATMOG (Catatan, ini adalah tempat yang baik untuk memulai untuk pengantar materi topikal spesifik yang dibahas)
- Analisis Geospasial - Panduan komprehensif (de Smith, Longley, dan Goodchild, 2006) yang saya yakin telah dikutip di sini beberapa kali.
- The Center for spasial IPS Terpadu memiliki sejumlah sumber daya.
- Untuk sumber daya yang terkait dengan visualisasi, saya telah menemukan GeoVista , dan lab Penambangan Data Spasial dan Visual Analytics memiliki beberapa hal yang sangat keren.
- Sumber daya di pusat Geoda layak disebutkan untuk kedua kalinya (walaupun mereka mungkin bisa menggunakan organisasi yang lebih baik!) @Laurent menyebutkan halaman tutorial , yang memiliki beberapa tutorial perangkat lunak untuk regresi spasial, analisis pola titik, dan variografi dalam paket perangkat lunak yang berbeda. Saya baru saja diteruskan satu halaman e-presentasidari mereka juga. Ini mungkin adalah variasi paling luas dari presentasi analisis spasial yang pernah saya lihat, yang mencakup kesenjangan antara teknik ilmu pengetahuan alam dan sosial yang saya bahas sebelumnya dalam posting ini. Saya belum melalui slide, tapi saya sangat curiga mereka adalah pengantar yang baik untuk topik apa pun yang mereka bahas (dan mungkin kurang mengintimidasi pengantar daripada dari beberapa buku teks yang saya sebutkan sebelumnya). Saya menemukan hal-hal baru di situs itu setiap kali saya membacanya, ada baiknya mucking untuk melihat apakah saya melewatkan sesuatu.