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| 內容簡介： |
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《R语言与地理数据分析》主要包括10个章节。前4章主要阐述R语言的基本操作，包括R语言的演化发展、语言编译器（IDE）及其R核心计算模块的安装、R语言支持的主要数据类型与结构、R语言的数据操作与管理以及传统的统计分析工具和方法介绍。第5～10章分别阐述R语言在栅格（遥感）数据（第5章）、社会经济数据（第6章）、生态数据（第7章）、时间序列分析（第8章）、机器学习（第9章）和空间自相关与空间回归模型（第10章）中的方法及其应用案例。
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| 目錄：
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目录前言第1章 R语言介绍 11.1 起源 11.2 安装（R，RStudio） 21.3 帮助 41.4 包 6思考题 8第2章 数据结构与类型 92.1 数据类型 92.1.1 数值型 92.1.2 字符型 122.1.3 逻辑型 152.1.4 因子型 172.1.5 日期/时间型 192.2 数据结构 212.2.1 向量 212.2.2 矩阵 242.2.3 数组 262.2.4 数据框 282.2.5 列表 292.2.6 转义函数 37思考题 38第3章 数据管理 403.1 优先级 403.2 重编码/重命名 413.3 添加、删除、随机抽样 423.3.1 添加 423.3.2 删除 453.3.3 随机抽样 473.4 缺失值处理 483.4.1 缺失值判断 483.4.2 删除缺失值 493.4.3 填充缺失值 493.5 高级字符串处理 513.5.1 nchar() 523.5.2 sub()和gsub() 523.5.3 grep()和grepl() 563.5.4 substr() 563.5.5 strsplit() 563.5.6 paste()/paste0() 573.5.7 toupper()/tolower() 573.6 排序 573.6.1 sort 573.6.2 order 583.6.3 rank 603.6.4 arrange 613.7 子集的选取 623.8 常用操作与统计工具 633.8.1 常用的数据操作管理工具 633.8.2 常用的数据运算工具 673.8.3 其他管理工具 723.9 转置与重构 743.9.1 数据转置 743.9.2 宽表变长表 753.9.3 长表变宽表 763.9.4 reshape包 763.10 合并 783.10.1 按列合并 783.10.2 按行合并 793.10.3 按关键字合并 793.11 循环 813.11.1 for循环 813.11.2 while循环 823.11.3 嵌套循环 823.12 分类统计 833.12.1 单列分类统计 833.12.2 多列分类统计 853.12.3 自编函数分类统计 863.13 输入与输出 873.13.1 txt的输入与输出 873.13.2 csv和xls、xlsx输入与输出 883.13.3 传统栅格数据的输入与输出 893.13.4 NetCDF（nc）的输入与输出 913.13.5 HDF的输入与输出 933.14 条件判断 953.14.1 单一条件，单向响应 963.14.2 单一条件，多向响应 963.14.3 双向条件，单向响应 963.15 自编函数 973.16 简单绘图 983.17 颜色配置 993.17.1 颜色库调用与显示 993.17.2 颜色的自动生成与配置 1003.18 特殊规则 1053.18.1 缺失值的运算规则 1053.18.2 自动补充功能 1063.18.3 二维数据的遍历访问 1063.18.4 “#” 1083.18.5 NA、NaN、NULL、Inf和-Inf 109思考题 110第4章 统计与分析 1114.1 描述统计 1114.2 相关分析 1134.2.1 Pearson相关系数 1134.2.2 Spearman等级相关系数 1154.2.3 Kendall秩相关系数 1154.3 t检验 1164.3.1 单样本t检验 1174.3.2 *立样本t检验 1184.3.3 配对样本t检验 1204.4 回归 1214.4.1 一元线性回归 1214.4.2 多元线性回归 1244.4.3 高次回归 1274.4.4 幂回归 1294.4.5 指数回归 1314.4.6 逻辑斯谛回归 1334.5 方差 1344.5.1 单因素方差分析 1344.5.2 多因素方差分析 1394.5.3 多重比较与标注 1434.6 主成分分析 1474.6.1 概述 1474.6.2 案例及代码 148思考题 151第5章 栅格数据处理 1525.1 raster包 1525.1.1 概述 1525.1.2 基本函数 1525.1.3 案例及代码 1545.1.4 要点提示 1715.2 插值 1715.2.1 概述 1715.2.2 案例及代码 1725.2.3 要点提示 1815.3 MODIS数据处理 1815.3.1 概述 1815.3.2 案例及代码 1855.4 SPI和SPEI 1885.4.1 概述 1885.4.2 算法及过程 1915.4.3 案例及代码 1925.4.4 要点提示 1975.5 光谱数据 1975.5.1 概述 1975.5.2 基本函数 1985.5.3 案例及代码 1985.5.4 要点提示 207思考题 207第6章 社会经济数据处理 2086.1 问卷调查数据处理 2086.1.1 概述 2086.1.2 过程及代码 2086.1.3 要点提示 2156.2 多目标优化 2166.2.1 概述 2166.2.2 算法及过程 2166.2.3 案例及代码 2176.2.4 要点提示 2196.3 层次分析法 2196.3.1 概述 2196.3.2 步骤及方法 2216.3.3 案例及代码 2246.3.4 要点提示 2286.4 爬虫算法 2286.4.1 概述 2286.4.2 算法及过程 2306.4.3 案例及代码 2316.4.4 要点提示 235思考题 236第7章 生态数据处理 2377.1 广义线性混合模型 2377.1.1 概述 2377.1.2 算法及过程 2377.1.3 案例及代码 2387.1.4 要点提示 2467.2 地理探测器 2477.2.1 概述 2477.2.2 算法及过程 2477.2.3 案例及代码 2497.2.4 要点提示 2557.3 Meta分析 2567.3.1 概述 2567.3.2 算法及过程 2567.3.3 案例及代码 2587.3.4 要点提示 2667.4 结构方程 2667.4.1 概述 2667.4.2 算法及过程 2677.4.3 案例及代码 2687.4.4 要点提示 2707.5 排序技术 2717.5.1 概述 2717.5.2 算法及过程 2727.5.3 案例及代码 2747.5.4 要点提示 2797.6 变差分解分析 2807.6.1 概述 2807.6.2 算法及过程 2807.6.3 案例及代码 2817.6.4 要点提示 285思考题 285第8章 时间序列分析 2878.1 时间变量数据处理 2878.1.1 概述 2878.1.2 基本功能 2878.1.3 案例及代码 2888.1.4 要点提示 3158.2 集合经验模式分解 3158.2.1 概述 3158.2.2 算法及过程 3168.2.3 案例及代码 3178.2.4 要点提示 3228.3 小波分析 3238.3.1 概述 3238.3.2 算法及过程 3248.3.3 案例及代码 3278.3.4 要点提示 3308.4 Mann-Kendall检验 3308.4.1 概述 3308.4.2 算法及过程 3318.4.3 案例及代码 3328.4.4 要点提示 337思考题 338第9章 机器学习 3399.1 决策树 3399.1.1 概述 3399.1.2 算法及过程 3399.1.3 案例及代码 3419.1.4 要点提示 3449.2 支持向量机 3449.2.1 概述 3449.2.2 算法及过程 3449.2.3 案例及代码 3479.2.4 要点提示 3499.3 随机森林 3499.3.1 概述 3499.3.2 算法及过程 3509.3.3 案例及代码 3529.3.4 要点提示 3569.4 神经网络 3579.4.1 概述 3579.4.2 算法及过程 3589.4.3 案例及代码 3599.4.4 要点提示 362思考题 362第10章 空间自相关与空间回归模型 36410.1 概述 36410.2 算法及过程 36510.2.1 全局Moran指数 36510.2.2 局部空间自相关 36710.2.3 空间回归模型 36810.3 案例及代码 36910.3.1 矢量点空间全局自相关（邻近点控制） 36910.3.2 矢量点空间全局自相关（距离控制） 37210.3.3 点空间回归模型 38010.3.4 面状空间全局自相关 38210.3.5 点与面空间数据局部自相关 38410.4 要点提示 386思考题 387参考文献 388
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