R语言空间时间统计分析

"Spatio-Temporal Statistics with R" 是一本由Christopher K. Wikle、Andrew Zammit-Mangion和Nathan Cressie合著的书籍，2019年出版，专注于空间数据分析和时序数据分析，使用R语言作为工具进行讲解。该书由Chapman & Hall/CRC出版，属于R系列丛书，旨在提供一个点选式的界面来帮助读者理解和应用复杂的统计概念。 在空间数据分析方面，这本书涵盖了如何利用R语言处理地理分布的数据，包括空间依赖性（Spatial Dependence）的概念，如空间自相关和空间滞后性。作者可能会介绍各种空间统计模型，如基于克里金（Kriging）的空间插值方法、空间马尔可夫模型以及基于贝叶斯框架的空间统计分析。这些方法对于理解地理现象的分布模式、预测未知地点的数值以及检测空间结构异常至关重要。 时序数据分析部分则涉及时间序列的建模和预测，可能包括ARIMA模型、状态空间模型、季节性分析以及时间序列分解。书中可能会详细讲解如何使用R包如`forecast`和`tsibble`进行时间序列数据的预处理、分析和可视化。此外，作者也可能探讨了时空交叉效应（Space-Time Interactions）以及动态时空模型，这些都是理解多维度数据变化的关键。 R语言作为本书的核心工具，将贯穿整个分析过程。读者可以学习如何利用R的包如`ggplot2`进行数据可视化，`dplyr`进行数据操作，以及`lme4`或`glmmTMB`进行混合效应模型的构建。此外，书中可能还会介绍如何使用`sf`包处理空间数据，以及`xts`和`zoo`包处理时间序列数据。 此外，书中的实例和代码将帮助读者将理论知识转化为实际应用。通过学习，读者不仅可以掌握空间和时序统计的基本概念，还能具备使用R进行复杂数据分析的能力。这是一本对数据科学家、统计学家以及任何需要处理具有空间和时间维度数据的专业人士都非常有价值的参考书。 最后，本书是R系列的一部分，这个系列旨在推广和提升R语言在各个领域的应用。其他系列书籍涵盖了R Commander的使用、计算精算学、R Markdown技术文档编写、R代码测试、回归与平滑技术，以及数据科学的基础知识，充分展示了R语言在不同学科中的广泛影响力和实用性。