地理统计 · 计算驱动学习
让统计方法回答地理问题
从统计问题出发,把数据、模型与地理情境连成一条可复现的学习路径。
从样本分布、相关关系和时间变化,到空间自相关、插值与局部模型。课程用统计训练建立分析直觉,再把方法迁移到 GIS 与时空数据场景。
实验主题
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06 条内容
数据探索与概率分布
第 1–6 章 · 从样本结构、频数和分布开始,建立对不确定性的直觉。
进入主题 ↗05 条内容关系分析与统计推断
第 7–11 章 · 从相关和估计走到检验、线性回归与多元模型。
进入主题 ↗03 条内容时间序列与生存分析
第 12–14 章 · 处理时间依赖、事件时间、删失与经典解析方法。
进入主题 ↗06 条内容综合分析案例
6 个综合案例 · 将统计问题、数据准备、模型比较和结论表达连成完整流程。
进入主题 ↗05 条内容GIS 与时空空间统计
5 个扩展实验 · 从点模式和自相关走向插值、热点预测与局部回归。
进入主题 ↗01 条内容课程路线与数据说明
先看课程结构、数据来源说明和公开边界,再选择适合自己的学习入口。
进入主题 ↗精选实验
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chapter-01 · 混合
第 01 章 · 探索性数据分析
从原始记录看清变量、缺失与分布
查看内容 ↗chapter-02 · 混合第 02 章 · 分布
用频数表和直方图检查样本的形状与集中趋势
查看内容 ↗chapter-03 · 混合第 03 章 · 概率质量函数
把离散变量的频率转为可比较的概率质量函数
查看内容 ↗chapter-04 · 混合第 04 章 · 累积分布函数
用累积概率和百分位数比较观测值的位置
查看内容 ↗chapter-05 · 混合第 05 章 · 建模分布
比较理论分布与经验数据,检视模型是否合适
查看内容 ↗chapter-06 · 混合第 06 章 · 概率密度函数
理解连续变量的密度,并比较直方图与核密度估计
查看内容 ↗阅读路径
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