地理空間データ分析
本書は、地理空間データに関する基礎理論と分析手法について述べた解説書である。理論的背景の解説に加えて、フリーソフトウェアのデータ解析環境Rによる事例解説により、読者が自分自身の手で実践的に理論・方法・技術を確認できるように構成されている。本書の対象は、地球統計学、計量地理学、地理空間情報学を目指す学生のみならず、位置情報が関与するさまざまな分野、環境学、疫学・公衆衛生学、犯罪科学、経済学、生態学、都市計画学、マーケティング、その他の実務家、専門家、学生を幅広く対象としている。
第1章 地理空間データ
1.1 データ構造モデル
1.2 Rにおける地理空間データ
1.3 地理空間データの取得
1.4 地理空間データをめぐる諸問題
第2章 地理空間データの可視化
2.1 はじめに
2.2 彩色設計
2.3 地図の種類
2.4 凡例，方位記号，縮尺記号
2.5 空間的属性の分類法
2.6 密度変換による視覚化
2.7 空間補間法による視覚化
2.8 地域統計指標の補正
2.9 共変量による補正
2.10 属性のクラスタ分類と視覚化
第3章 地理空間分布パターン
3.1 点パターン分析
3.2 面域データの空間自己相関分析
3.3 地域集積の検出と検定
第4章 ネットワーク分析
4.1 直線距離と移動距離
4.2 最短経路の検出
第5章 地理空間相関分析
5.1 空間自己回帰モデル
5.2 空間自己共変量モデル
5.3 地理的加重回帰モデル
第6章 立地分析
付録A CRAN Task View
付録B spクラス
付録C CRSクラス
付録D 地理空間データの操作
付録E rgdalパッケージ
1.1 データ構造モデル
1.2 Rにおける地理空間データ
1.3 地理空間データの取得
1.4 地理空間データをめぐる諸問題
第2章 地理空間データの可視化
2.1 はじめに
2.2 彩色設計
2.3 地図の種類
2.4 凡例，方位記号，縮尺記号
2.5 空間的属性の分類法
2.6 密度変換による視覚化
2.7 空間補間法による視覚化
2.8 地域統計指標の補正
2.9 共変量による補正
2.10 属性のクラスタ分類と視覚化
第3章 地理空間分布パターン
3.1 点パターン分析
3.2 面域データの空間自己相関分析
3.3 地域集積の検出と検定
第4章 ネットワーク分析
4.1 直線距離と移動距離
4.2 最短経路の検出
第5章 地理空間相関分析
5.1 空間自己回帰モデル
5.2 空間自己共変量モデル
5.3 地理的加重回帰モデル
第6章 立地分析
付録A CRAN Task View
付録B spクラス
付録C CRSクラス
付録D 地理空間データの操作
付録E rgdalパッケージ
