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Spatial Statistics for Data Science (eBook)

Theory and Practice with R

Paula Moraga (Autor)

eBook Download: EPUB

2023
298 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-003-83233-1 (ISBN)

Spatial data is crucial to improve decision-making in a wide range of fields including environment, health, ecology, urban planning, economy, and society. Spatial Statistics for Data Science: Theory and Practice with R describes statistical methods, modeling approaches, and visualization techniques to analyze spatial data using R. The book provides a comprehensive overview of the varying types of spatial data, and detailed explanations of the theoretical concepts of spatial statistics, alongside fully reproducible examples which demonstrate how to simulate, describe, and analyze spatial data in various applications. Combining theory and practice, the book includes real-world data science examples such as disease risk mapping, air pollution prediction, species distribution modeling, crime mapping, and real state analyses. The book utilizes publicly available data and offers clear explanations of the R code for importing, manipulating, analyzing, and visualizing data, as well as the interpretation of the results. This ensures contents are easily accessible and fully reproducible for students, researchers, and practitioners.Key Features: Describes R packages for retrieval, manipulation, and visualization of spatial data. Offers a comprehensive overview of spatial statistical methods including spatial autocorrelation, clustering, spatial interpolation, model-based geostatistics, and spatial point processes. Provides detailed explanations on how to fit and interpret Bayesian spatial models using the integrated nested Laplace approximation (INLA) and stochastic partial differential equation (SPDE) approaches.

Erscheint lt. Verlag	8.12.2023
Sprache	englisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Computerprogramme / Computeralgebra
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik
	Naturwissenschaften ► Biologie
	Naturwissenschaften ► Geowissenschaften ► Geologie
	Sozialwissenschaften ► Soziologie ► Empirische Sozialforschung
	Sozialwissenschaften ► Soziologie ► Makrosoziologie
ISBN-10	1-003-83233-4 / 1003832334
ISBN-13	978-1-003-83233-1 / 9781003832331

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