写在前面

我为什么要学习地统计/空间统计？
1854 年 John Snow 对伦敦霍乱暴发病例的空间分析发现了传染源，从而控制了疫情的继续传播，成为空间数据分析和流行病学两个学科领域的共同起源。2020 年以来新冠肺炎疫情席卷全球，轨迹数据分析成为热点，这让我感受到了所学专业的社会效益。

引论

神经管畸形与空间相关例子
理论体系

  1. 空间数据类型
    1. 空间连续数据 spatial continuous data 如地表温度分布，声音分布
    2. 多边形数据 polygons 如行政区划
    3. 点数据 point data 如居民点分布
  2. 空间统计信息流

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模型选择与效果评估

第一章 GIS 简介

空间参考系
空间参考首先需要一个椭球体，由这个椭球体派生出一个基准面，然后在基准面的基础上选择不同的坐标系统，最后把球面上的点转换到平面上。

第二章 地图分析

意念地图 https://worldmapper.org/
空间分析
图谱
牛顿力学

第三章 空间总体特性

分层(stratification)或层(strata)”是空间统计学特别是在涉及空间分异性时经常用到的统计学概念，其含义是指对研究对象(总体)进行一个划分，其层内方差(within strata variance)小于层间方差(between strata variance)。大体对应地理学中的分类或分区。统计学中的分层(strata)含义与GIS用词“分层或层”(layer or coverage)是完全无关的两个概念。
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GItHub：
https://github.com/pysal/pysal/blob/master/notebooks/explore/pointpats/Quadrat_statistics.ipynb
官网：
https://pysal.org/notebooks/explore/pointpats/pointpattern.html#Methods-of-Point-Pattern-Analysis-in-PySAL
知乎详解：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/345070554
教程：
https://blog.csdn.net/weixin_29527111/article/details/111964468?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164786875516780271533737%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=164786875516780271533737&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-111964468.142^v2^pc_search_result_cache,143^v4^control&utm_term=pysal%E5%AE%89%E8%A3%85&spm=1018.2226.3001.4187