Quais são as fontes para as classes / eventos atuais de análise geo-estatística: aberta ou proprietária

Estou profundamente interessado em estatísticas geográficas (e muitas outras palavras com 3 t's).
Não sou muito inclinado ao programa, mas tenho seguido várias listas com esse tema.
Um deles é o filtro R na stackexchange (recebo e-mails ocasionais de digestão de perguntas).
Acho que existe uma linguagem extremamente complexa associada às estatísticas em geral.
Estou interessado em aprender, do ponto de vista de leigos, o que parte dessa linguagem significa e como aplicá-la ao GIS cotidiano.

Por favor, liste todas as fontes atuais para conhecimento / compreensão de estatísticas geográficas.

Aqui está um exemplo de informação útil ...
viaje para treinar
oportunidade on-line ao vivo

Editar: por solicitação; Gosto de treinamento on-line, mas aproveito mais a sala de aula ou o livro passo a passo (ou pdf).

Esta pergunta foi convertida em Wiki da Comunidade e a wiki bloqueada porque é um exemplo de pergunta que busca uma lista de respostas e parece ser popular o suficiente para protegê-la do fechamento. Ele deve ser tratado como um caso especial e não deve ser visto como o tipo de pergunta incentivada neste ou em qualquer site do Stack Exchange, mas se você deseja contribuir com mais conteúdo, sinta-se à vontade editando esta resposta .

Este livro, Um guia prático de mapeamento geoestatístico de Tomislav Hengl, é baseado em um curso de cinco dias e usa aplicações de código aberto para todas as análises, principalmente R, SAGA e Google Earth. Você pode baixar o livro gratuitamente.

Para aqueles com uma falta de foco semelhante, sugiro ler as listagens do blog GIS e Science . Basicamente, são apenas listagens de vários empreendimentos de pesquisa que têm alguma relação com a análise geográfica e, portanto, devem se qualificar como "Estou interessado em aprender do ponto de vista de leigos o que parte dessa linguagem significa e como aplicá-la ao SIG cotidiano".

Frequentemente encontro o adjetivo da geoestatística em conjunto com a análise de dados nas ciências naturais / ambientais. Exemplos disso são os textos Cressie (1993) ou Isaaks e Srivastava (1989) .

É usado com muito menos frequência com técnicas estatísticas mais comuns nas ciências sociais. Exemplos de textos citados com frequência focados em análise estatística nas ciências sociais (mas com um foco óbvio em geografia) são Anselin (1988) , Waller e Gotway (2004) , Lesage e Pace (2009) , Ward e Gleditsch (2007) . Os livros que podem ser considerados uma boa ponte entre os dois campos podem ser Haining (2003) e Ripley (2004) (assim como o livro Bivand citado por dslamb).

Eu as listo porque não necessariamente endosso a distinção entre os dois campos (como o de Moran não posso ser considerado um geoestatístico?) Mas, dito isso, a maioria das pessoas não estará particularmente interessada em todos esses domínios tópicos. Em parte, a razão pela qual a distinção existe tem a ver com o tipo de dados às quais as técnicas estatísticas são aplicadas e, portanto, se você estiver especificamente interessado em analisar materiais tópicos que estão de um lado, o outro pode não ser o que for aplicável. Essa também foi a razão pela qual sugeri o blog GIS e Science, pois eles têm listagens que se enquadram nessas duas categorias. Embora meus interesses permaneçam amplamente no campo das ciências sociais, ainda vejo artigos mais voltados para as ciências naturais que acho interessantes (comoComparação visual dos modelos de Moving Window Kriging , agora isso é legal!)

Agora que eu a inundei com uma infinidade de livros caros, você ainda está interessado em todas as geoestatísticas ou seus interesses talvez tenham um escopo um pouco menor?

Frequentemente, acho que olhar nos manuais de software é um bom local para definições (e, às vezes, exemplos mais amplos de aplicativos). Por exemplo, me deparei com o software PASSAGE quando procurava uma fórmula para o c de Geary local. A pasta de trabalho GeoDa é uma introdução maravilhosa à regressão espacial, e me disseram que os manuais / tutoriais do software ClusterSeer são uma boa introdução à análise de cluster (embora, infelizmente, eles não a tenham disponível on-line, ela aparece). Para análise de padrões de pontos, o CrimeStat é uma referência muito boa.

Como posso imaginar que aprender o material em formato de curso, em vez de um livro, é mais fácil para alguns, sugiro verificar se um dos cursos de Pierre Goovaerts sobre geoestatística ambiental está chegando nas proximidades e vejo que o ICPSR tem dois cursos relacionados a espacial. econometria listada em seu site ( 1 , 2 , como nota, esses links provavelmente ficarão desatualizados em um futuro próximo). Para material totalmente on-line (e para aqueles que são mais econômicos), você pode ler as listagens dos cursos abertos do MIT ou, para análise aplicada, usando o software R, você pode seguir o tutorial do spatstat .

Além disso, como raramente é possível viajar 1000 milhas para um curso, se você achar um curso interessante, pedir ao professor uma cópia de um currículo é uma boa maneira de identificar o material de leitura pertinente. Recentemente, houve um post no site de estatísticas pedindo recomendações de software para estimar variogramas , e eu acho que é provável que haja algumas fontes mais úteis de material de aprendizagem listadas nesse tópico.

Apenas para continuar divagando com os recursos que colecionei , além do livro de Hengl (2009) que já estava listado em sua pergunta, abaixo estão outros sites com vários recursos;

• CATMOG (Observação: este é um bom ponto de partida para uma introdução ao material tópico específico coberto)
• Análise Geoespacial - Um guia abrangente (de Smith, Longley e Goodchild, 2006), que tenho certeza, já foi citado aqui várias vezes.
• O Centro de Ciências Sociais Espacialmente Integradas possui diversos recursos.
• Para recursos relacionados à visualização, eu encontrei o GeoVista e o laboratório de Mineração de Dados Espaciais e Visual Analytics com algumas coisas bem legais.
• Os recursos do centro de Geoda valem a pena mencionar uma segunda vez (embora talvez possam usar uma organização melhor!) @Laurent menciona a página de tutoriais , que possui alguns tutoriais de software para regressão espacial, análise de padrões de pontos e variografia em diferentes pacotes de software. Recentemente, fui encaminhada a uma página de apresentações eletrônicasdeles também. É provavelmente a variedade mais ampla de apresentações de análises espaciais que eu já vi, abrangendo a divisão entre técnicas de ciências naturais e sociais que discuti anteriormente no post. Não examinei os slides, mas suspeito que sejam uma boa introdução a qualquer um dos tópicos abordados (e provavelmente uma introdução menos intimidadora do que em alguns dos livros-texto listados anteriormente). Encontro coisas novas nesse site toda vez que o leio, vale a pena procurar para ver se perdi alguma coisa.

Há um excelente texto para o uso de pacotes de estatística espacial R, incluindo um capítulo sobre Geoestatística.

Análise de dados espaciais aplicada

Em segundo lugar, menciono a pasta de trabalho GeoDa de Andy W., de fato, existem outros recursos interessantes de aprendizado na página " Documentação " do projeto Open GeoDa.

Você já passou pelos recursos de analistas geoestatísticos da esri?
Cursos na Web da
Esri Treinamento ministrado por instrutor da
Esri Ajuda do analista geoestatístico da
Esri Tutorial do analista geoestatístico da Esri

Esta é uma comunidade muito boa de pessoas interessadas em dados e estatísticas geoespaciais com foco em geoestatística.

Você encontrará materiais do curso, páginas wiki, links importantes relacionados a estatísticas espaciais e geoestatística, etc.

Rede de analistas espaciais

Você deve verificar os seguintes pacotes R

1. gstat
2. automap

O Gstat é uma biblioteca geoestatística abrangente e a biblioteca automap ajuda você a executar o método kriging com relativa facilidade