ＫＳ情報科学専門書 実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ Ｒではじめる地理空間データの統計解析入門

著者名：村上大輔【著】

講談社（2022/10発売）

• ISBN：9784065273036

内容説明

★「いつか学ぼう」と思っていたなら、今！★

初歩から実装まで悩まず進める！
GISの基本から始まり、今ホットな時空間データの解析まで解説。
サンプルコードと出力結果が詳細だから実践しながら学べる、最高のガイド！

[主な内容]
第1部〈導入編〉　空間データの統計解析の基礎
　第1章　はじめよう！　地理空間データの統計解析
　第2章　統計学の基本
　第3章　回帰モデルの基本
　第4章　Rの基本
　第5章　Rによる空間データ処理・可視化の基本

第2部〈基礎編〉　地域データの記述統計
　第6章　空間相関と近接行列
　第7章　大域空間統計量
　第8章　局所空間統計量

第3部〈基礎編〉　地域データの統計モデリング
　第9章　同時自己回帰モデル
　第10章　条件付き自己回帰モデル

第4部〈基礎編〉　点データの統計モデリング
　第11章　空間過程とバリオグラム
　第12章　地球統計モデル
　第13章　地理的加重回帰

第5部〈応用編〉　非ガウス空間データの統計モデリング
　第14章　一般化線形モデルの基礎
　第15章　空間相関を考慮した一般化線形モデル
　第16章　INLAによる空間モデリング

第6部〈応用編〉　時空間データの統計モデリング
　第17章　時空間データの統計モデリングの概略
　第18章　時空間CARモデル
　第19章　時空間過程モデル

第7部〈応用編〉　一般化加法モデルと時空間モデリング
　第20章　一般化加法モデルの基礎
　第21章　一般化加法モデルによる時空間モデリング
　第22章　加法モデルによる空間可変パラメータモデリング

補章　空間統計と機械学習

目次

第1部〈導入編〉　空間データの統計解析の基礎
第1章　はじめよう！　地理空間データの統計解析
第2章　統計学の基本
第3章　回帰モデルの基本
第4章　Rの基本
第5章　Rによる空間データ処理・可視化の基本
第2部〈基礎編〉　地域データの記述統計
第6章　空間相関と近接行列
第7章　大域空間統計量
第8章　局所空間統計量
第3部〈基礎編〉　地域データの統計モデリング
第9章　同時自己回帰モデル
第10章　条件付き自己回帰モデル
第4部〈基礎編〉　点データの統計モデリング
第11章　空間過程とバリオグラム
第12章　地球統計モデル
第13章　地理的加重回帰
第5部〈応用編〉　非ガウス空間データの統計モデリング
第14章　一般化線形モデルの基礎
第15章　空間相関を考慮した一般化線形モデル
第16章　INLAによる空間モデリング
第6部〈応用編〉　時空間データの統計モデリング
第17章　時空間データの統計モデリングの概略
第18章　時空間CARモデル
第19章　時空間過程モデル
第7部〈応用編〉　一般化加法モデルと時空間モデリング
第20章　一般化加法モデルの基礎
第21章　一般化加法モデルによる時空間モデリング
第22章　加法モデルによる空間可変パラメータモデリング
補章　空間統計と機械学習

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[Taizo]

地理空間データの統計解析入門書。代表的な地理相関の定義から統計モデルングの手法までよくまとまっている印象。個人的に気になるのは使い所だけど、データ数が多い場合や背後にある要因がよくわからないので高速に知りたい場合などは、機械学習に分があるように感じた。一方で、ある程度モデルに使うべき説明変数が判明している場合や、結果の不確実性を評価したい場合は本書の統計モデリングに軍配が上がるだろう。例えば、新規店舗出店戦略を考える時、売上のブレまで表したい場合は本書が参考になると感じている。

2023/04/29