R语言中矩阵运算与空间统计分析实战

在"Cinema 4D完全学习手册"的章节4.3中，讨论的是基础矩阵运算操作。在R语言中，矩阵和向量的运算遵循特定的规则。矩阵乘法不同于简单元素的乘积，例如，一个向量x（1x5列向量）与一个5x5矩阵A相乘（如1到25的序列），不会得到一个5维向量，而是生成一个新的5x5矩阵，其中每个元素是原向量与对应矩阵列元素的乘积。矩阵默认按照“列优先”原则存储，即先填充每一列，然后再填充下一行。 矩阵的构造可以通过`matrix()`函数实现，比如生成一个5x5的自然数矩阵。同时，也可以利用`array()`函数来创建矩阵，尤其是当处理具有`dim`属性的数据时，这个功能同样适用。需要注意的是，矩阵和数组的操作可能会因为R和spdep包的更新而有所变化，但最新的文档通常能解决这类问题。 章节还提到，这本手册中的内容部分基于空间经济学和空间回归分析，特别是Luc Anselin的著作《SpatialRegressionAnalysisinR》。它提供了使用R及其spdep包进行空间回归分析的教程和案例，包括对数据输入、空间自相关分析（如莫兰指数和空间滞后变量）、以及莫兰散点图的构建。手册中的例子和练习都使用了可以从GeoDaCenter网站获取的样本数据集，目的是展示软件功能，但作者鼓励读者使用自己的数据进行实践。 此外，手册的目标不仅是教授基本操作，还旨在作为入门指南，揭示隐藏在实验室任务和技术背后的细节。随着空间回归分析领域的不断发展，这本手册持续更新以反映最新的研究进展。整个手册的发展得到了美国国家科学基金会的支持，旨在促进空间综合社会科学的研究。