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R语言因其功能齐全、资源丰富、免费开源等优点深受广大用户青睐,也是统计分析领域广受欢迎的编程语言之一。目前R语言已经与空间分析深度融合,被广泛应用于空间数据处理、空间数据可视化及空间计量分析等诸多领域。本书是一本系统介绍R语言在空间计量分析中应用的工具书,内容包括R语言数据结构、经典线性回归模型、空间权重矩阵设置等基础知识,以及空间横截面数据、空间面板数据、空间流量数据等专题模型。本书通过代码说明、函数定义、操作演示、案例分析等方式展开讲解,为老师和同学开展空间计量学习和研究提供帮助。
本书适合作为经济管理类相关专业的高年级本科生、硕士生和博士生的空间计量经济学、空间分析等课程的教材,或者作为区域经济学、地理统计学、计量经济学等相关课程的参考书。对于经济学、管理学、地理学、规划学、人口学、城市与区域科学等领域的科研工作者来说,本书也可以作为实证研究的参考手册。
- 目錄
- 封面
- 版权
- 本 书 资 源
- 序
- 前 言
- 目录
- 第1章 R语言简介
- 1.1 概述
- 1.2 数据结构
- 1.3 数据索引
- 1.4 函数
- 1.5 程序包
- 第2章 传统回归模型
- 2.1 模型形式
- 2.2 参数估计
- 2.3 诊断检验
- 第3章 空间权重矩阵设置
- 3.1 R语言中的空间权重矩阵结构
- 3.2 基于地理邻接关系的空间权重矩阵创建
- 3.3 基于地理距离关系的空间权重矩阵创建
- 3.4 自定义的空间权重矩阵创建
- 3.5 从外部文件导入空间权重矩阵
- 第4章 空间自相关及其检验
- 4.1 单变量全局空间自相关检验
- 4.2 单变量局部空间自相关检验
- 4.3 双变量莫兰指数
- 第5章 空间滞后模型
- 5.1 模型创建
- 5.2 模型估计
- 5.3 应用举例
- 5.4 模型回归系数的解释
- 第6章 空间误差模型
- 6.1 模型创建
- 6.2 模型估计
- 6.3 应用举例
- 6.4 模型选择
- 第7章 空间杜宾模型
- 7.1 模型创建
- 7.2 模型估计
- 7.3 应用举例
- 7.4 回归系数与空间效应
- 第8章 空间面板数据模型
- 8.1 传统面板数据模型
- 8.2 空间滞后模型
- 8.3 空间误差模型
- 8.4 R语言与非空间面板数据模型
- 8.5 R语言与空间面板数据模型
- 第9章 空间流量数据模型
- 9.1 数据特征
- 9.2 模型设定
- 9.3 模型估计
- 第10章 矩阵指数空间模型
- 10.1 MESS模型理论基础
- 10.2 MESS模型估计
- 10.3 面板MESS模型
- 第11章 空间离散选择模型
- 11.1 离散选择模型简介
- 11.2 空间离散选择模型
- 11.3 应用举例
- 参考文献
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