基于Excel的地理數(shù)據(jù)分析（含光盤）
本書面向地理問題，基于Excel軟件，敘述大量數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用思路和過程。內(nèi)容涉及回歸分析、主成分分析、聚類分析、判別分析、時(shí)(空)問序列分析、Markov鏈、R/S分析、線性規(guī)劃、層次分析、灰色系統(tǒng)(3M(1，N)建模和預(yù)測方法等。通過模仿本書介紹的計(jì)算過程，讀者可以加深對有關(guān)數(shù)學(xué)方法的認(rèn)識和理解，并且掌握很多Excel的應(yīng)用技巧。
這本書雖然是以地理數(shù)據(jù)為分析對象展開論述，但所涉及的內(nèi)容絕大多數(shù)為通用方法。只要改變數(shù)據(jù)的來源，書中論述的計(jì)算流程完全可以應(yīng)用到其他領(lǐng)域。
本書的初稿和修改稿先后在北京大學(xué)城市與環(huán)境專業(yè)研究生中試用八年，可供地理學(xué)、生態(tài)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、地質(zhì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、城市規(guī)劃學(xué)乃至醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等領(lǐng)域的學(xué)生、研究人員和工程技術(shù)人員閱讀和參考。
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目錄
前言
第1章 一元線性回歸分析 （1）
1.1 模型的初步估計(jì) （1）
1.2 詳細(xì)的回歸過程 （3）
1.3 回歸結(jié)果詳解 （7）
1.4 預(yù)測分析 （16）
第2章 多元線性回歸分析 （19）
2.1 多元回歸過程 （19）
2.2 多重共線性分析 （25）
2.3 借助線性回歸函數(shù)快速擬合 （29）
2.4 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)臨界值的查詢 （31）
第3章 逐步回歸分析 （34）
3.1 數(shù)據(jù)預(yù)備工作 （34）
3.2 變量引入的計(jì)算過程 （35）
3.3 參數(shù)估計(jì)和模型建設(shè) （43）
3.4 模型參數(shù)的進(jìn)一步驗(yàn)證 （44）
3.5 模型檢驗(yàn) （47）
第4章 非線性回歸分析 （51）
4.1 常見數(shù)學(xué)模型 （51）
4.2 常見實(shí)例——變量的情形 （52）
4.3 常見實(shí)例——變量化為多變量的情形 （70）
4.4 常見實(shí)例一多變量的情形 （81）
第5章 主成分分析 （85）
5.1 計(jì)算步驟 （85）
5.2 相關(guān)的驗(yàn)證工作 （96）
5.3 主成分分析與因子分析的關(guān)系 （98）
第6章 系統(tǒng)聚類分析 （105）
6.1 計(jì)算距離矩陣 （105）
6.2 聚類過程 （113）
6.3 聚類結(jié)果評價(jià) （120）
第7章 距離判別分析 （123）
7.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理 （123）
7.2 計(jì)算過程 （125）
7.3 判別函數(shù)檢驗(yàn) （134）
7.4 樣品的判別與歸類 （137）
7.5 利用回歸分析建立判別函數(shù) （138）
7.6 判別分析與因子分析的關(guān)系 （143）
第8章 自相關(guān)分析 （145）
8.1 自相關(guān)系數(shù) （145）
8.2 偏自相關(guān)系數(shù) （151）
8.3 偏自相關(guān)系數(shù)與自回歸系數(shù) （153）
8.4 自相關(guān)分析 （156）
第9章 自回歸分析 （159）
9.1 樣本數(shù)據(jù)的初步分析 （159）
9.2 自回歸模型的回歸估計(jì) （161）
9.3 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)化及其自回歸模型 （169）
第10章 周期圖分析 （174）
10.1 時(shí)間序列的周期圖 （174）
10.2 周期圖分析的相關(guān)例證 （179）
10.3 多元回歸的驗(yàn)證 （183）
第11章 時(shí)空序列的譜分析（自譜） （185）
11.1 周期數(shù)據(jù)的頻譜分析 （185）
11.2 空間數(shù)據(jù)的波譜分析 （191）
第12章 功率譜分析（實(shí)例） （195）
12.1 實(shí)例分析1 （195）
12.2 實(shí)例分析2 （198）
12.3 實(shí)例分析3 （199）
12.4 實(shí)例分析4 （201）
12.5 實(shí)例分析5 （202）
12.6 實(shí)例分析6 （205）
第13章 Markov鏈分析 （207）
13.1 問題與模型 （207）
13.2 逐步計(jì)算 （208）
13.3 編程計(jì)算 （211）
第14章 R/S分析 （216）
14.1 計(jì)算Hurst指數(shù)的基本步驟 （216）
14.2 自相關(guān)系數(shù)和R/S分析 （221）
第15章 線性規(guī)劃求解（實(shí)例） （223）
15.1 實(shí)例分析1 （223）
15.2 實(shí)例分析2 （228）
15.3 實(shí)例分析3 （231）
15.4 實(shí)例分析4 （234）
15.5 實(shí)例分析5 （238）
15.6 實(shí)例分析6 （241）
15.7 實(shí)例分析7 （244）
第16章 層次分析法 （247）
16.1 問題與模型 （247）
16.2 計(jì)算方法之一——方根法 （248）
16.3 計(jì)算方法之二——和積法 （252）
16.4 計(jì)算方法之三——迭代法 （255）
16.5 結(jié)果解釋 （258）
第17章 GM（1，1）預(yù)測分析 （260）
17.1 方法之一——最小二乘運(yùn)算 （260）
17.2 方法之二——線性回歸法 （264）
第18章 GM（1，N）預(yù)測分析 （269）
18.1 方法之一——最小二乘運(yùn)算 （269）
18.2 方法之二——線性回歸法 （273）
參考文獻(xiàn) （275）
后記 （276）
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