Für diejenigen mit einem ähnlichen Mangel an Fokus würde ich vorschlagen, die Auflistungen des GIS- und Wissenschafts- Blogs zu lesen . Es sind im Grunde genommen nur Auflistungen verschiedener Forschungsvorhaben, die in irgendeiner Beziehung zur geografischen Analyse stehen, und sie sollten sich als "Ich bin daran interessiert, aus der Sicht eines Laien zu lernen, was einige dieser Sprachen bedeuten und wie man sie auf alltägliche GIS anwendet."
Am häufigsten begegne ich dem Adjektiv Geostatistik in Verbindung mit der Datenanalyse in den Natur- / Umweltwissenschaften. Beispiele hierfür sind die Texte Cressie (1993) oder Isaaks und Srivastava (1989) .
Es wird weitaus seltener mit statistischen Techniken verwendet, die in den Sozialwissenschaften üblicher sind. Beispiele für häufig zitierte Texte zur statistischen Analyse in den Sozialwissenschaften (mit einem offensichtlichen Schwerpunkt auf der Geographie) sind Anselin (1988) , Waller und Gotway (2004) , Lesage und Pace (2009) , Ward und Gleditsch (2007) . Bücher, die als eine gute Brücke zwischen den beiden Bereichen angesehen werden könnten, sind Haining (2003) und Ripley (2004) (sowie das von dslamb zitierte Bivand-Buch).
Ich führe diese auf, weil ich die Unterscheidung zwischen den beiden Bereichen nicht unbedingt befürworte (wie kann Moran sagen, dass ich nicht als Geostatistiker angesehen werden kann?). Allerdings sind die meisten Menschen nicht besonders an all diesen Themenbereichen interessiert. Teilweise hat der Grund, warum die Unterscheidung besteht, mit der Art der Daten zu tun, auf die die statistischen Techniken angewendet werden. Wenn Sie also speziell an der Analyse von topischen Materialien interessiert sind, die sich auf der einen Seite befinden, ist möglicherweise nicht alles zutreffend. Dies ist auch der Grund, warum ich das GIS- und das Wissenschaftsblog vorgeschlagen habe, da sie Listen haben, die unter beide Kategorien fallen. Obwohl meine Interessen größtenteils im Bereich der Sozialwissenschaften liegen, sehe ich immer noch Artikel, die sich mehr an den Naturwissenschaften orientieren, die ich interessant finde (wie zVisueller Vergleich von Moving Window Kriging-Modellen , das ist jetzt einfach cool!)
Sind Sie, nachdem ich Sie mit einer Fülle teurer Lehrbücher überschwemmt habe, immer noch an Geostatistik interessiert, oder wären Ihre Interessen vielleicht etwas geringer?
Ich stelle häufig fest, dass das Durchsuchen von Softwarehandbüchern gute Orte für Definitionen (und manchmal umfassendere Anwendungsbeispiele) darstellt. Zum Beispiel bin ich auf die PASSaGE-Software gestoßen, als ich eine Formel für die lokale Geary's c suchte. Das GeoDa-Arbeitsbuch ist eine wunderbare Einführung in die räumliche Regression, und mir wurde gesagt, dass das Handbuch / die Tutorials für die ClusterSeer- Software eine gute Einführung in die Clusteranalyse darstellen (obwohl sie online leider nicht verfügbar sind). Für die Punktmusteranalyse ist CrimeStat eine sehr gute Referenz.
Da ich mir vorstellen kann, dass das Erlernen des Materials im Kursformat im Gegensatz zu einem Buch für manche einfacher ist, würde ich vorschlagen, zu prüfen, ob ein von Pierre Goovaerts kurzen Kursen zur Umweltgeostatistik in der Nähe ist, und ich sehe, dass das ICPSR zwei Kurse zum Thema Raum anbietet Ökonometrie auf ihrer Website aufgeführt ( 1 , 2 , als Hinweis, diese Links werden wahrscheinlich in naher Zukunft veraltet sein). Für vollständig online verfügbares Material (und für diejenigen von uns, die sparsamer sind) können Sie die Auflistungen der offenen Kurse des MIT durchsehen oder sich mit der R-Software durch das spatstat-Tutorial arbeiten .
Da es auch selten möglich ist, 1000 Meilen für einen Kurs zu fahren, ist es eine gute Möglichkeit, relevante Lesematerialien zu identifizieren, wenn Sie einen Kurs finden, der interessant aussieht, wenn Sie den Professor nach einer Kopie eines Lehrplans fragen. Vor kurzem gab es auf der Statistikseite einen Beitrag, in dem nach Softwareempfehlungen zum Schätzen von Variogrammen gefragt wurde. Ich halte es für wahrscheinlich, dass in diesem Thread weitere nützliche Quellen für Lernmaterial aufgeführt sind.
Um mit dem Streifzug durch die Ressourcen fortzufahren, habe ich neben dem bereits in Ihrer Frage aufgeführten Hengl- Buch (2009) weitere Websites mit verschiedenen Ressourcen zusammengestellt.
- KATMOG (Ein Hinweis, dies ist ein guter Anfang, um eine Einführung in das spezifische behandelte Material zu erhalten.)
- Geospatial Analysis - Ein umfassender Leitfaden (de Smith, Longley und Goodchild, 2006), der hier sicher mehrfach zitiert wurde.
- Das Zentrum für räumlich integrierte Sozialwissenschaften verfügt über eine Vielzahl von Ressourcen.
- Für Ressourcen im Zusammenhang mit Visualisierung habe ich GeoVista und das Spatial Data Mining- und Visual Analytics- Labor gefunden, um einige ziemlich coole Sachen zu haben.
- Die Ressourcen im Geoda-Center sind ein zweites Mal erwähnenswert (obwohl sie vielleicht eine bessere Organisation gebrauchen könnten!). @Laurent erwähnt die Tutorial- Seite, die einige Software-Tutorials für räumliche Regression, Punktmusteranalyse und Variographie in verschiedenen Software-Paketen enthält. Mir wurde kürzlich eine Seite mit E-Präsentationen weitergeleitetvon ihnen auch. Es ist wahrscheinlich die größte Vielfalt an Präsentationen zur räumlichen Analyse, die ich je gesehen habe und die die Kluft zwischen natur- und sozialwissenschaftlichen Techniken überspannt, die ich weiter oben in diesem Beitrag besprochen habe. Ich habe die Folien noch nicht durchgesehen, bin jedoch der festen Überzeugung, dass sie eine gute Einführung in eines der behandelten Themen darstellen (und wahrscheinlich weniger einschüchternd als einige der zuvor aufgeführten Lehrbücher). Ich finde jedes Mal neue Dinge auf dieser Seite, wenn ich sie durchlese. Es lohnt sich, herumzusuchen, um zu sehen, ob ich etwas verpasst habe.