Quelles sont les sources des classes / événements d'analyse géo-statistique actuels: ouverts ou propriétaires

Je suis très intéressé par les statistiques géographiques (et bien d'autres mots avec 3 t :).
Je ne suis pas très enclin à la programmation mais j'ai suivi plusieurs listes avec ce thème.
L'un étant le filtre R sur stackexchange (je reçois occasionnellement des e-mails de résumé des questions).
Je trouve qu'il y a un langage extrêmement complexe associé aux statistiques en général.
Je suis intéressé à apprendre d'un point de vue profane ce que signifie une partie de ce langage et comment l'appliquer au SIG de tous les jours.

Veuillez énumérer toutes les sources actuelles pour la connaissance / compréhension des géo-statistiques.

Voici un exemple d'informations utiles ...
voyage pour la formation
opportunité en ligne en direct

Modifier: par demande; J'aime la formation en ligne, mais j'en profite davantage en classe ou dans un livre étape par étape (ou pdf).

Cette question a été convertie en Wiki communautaire et wiki verrouillé car il s'agit d'un exemple de question qui cherche une liste de réponses et semble être assez populaire pour la protéger de la fermeture. Il doit être traité comme un cas spécial et ne doit pas être considéré comme le type de question encouragé sur ce site ou sur n'importe quel site Stack Exchange, mais si vous souhaitez y ajouter plus de contenu, n'hésitez pas à le faire en modifiant cette réponse. .

Ce livre, A Practical Guide to Geostatistical Mapping By Tomislav Hengl, est basé sur un cours de 5 jours et utilise des applications open source pour toutes les analyses, principalement R, SAGA et Google Earth. Vous pouvez télécharger le livre gratuitement.

Pour ceux qui ont un manque de concentration similaire, je suggère de parcourir les listes du blog SIG et Science . Il s'agit essentiellement de listes de divers projets de recherche qui ont un certain rapport avec l'analyse géographique, et devraient donc être qualifiés de "Je suis intéressé à apprendre d'un point de vue profane ce que signifie une partie de ce langage et comment l'appliquer au SIG de tous les jours."

Je rencontre le plus souvent l'adjectif de géostatistique conjointement avec l'analyse de données dans les sciences naturelles / environnementales. Des exemples en sont les textes Cressie (1993) ou Isaaks et Srivastava (1989) .

Il est utilisé beaucoup moins fréquemment avec les techniques statistiques plus courantes dans les sciences sociales. Des exemples de textes fréquemment cités axés sur l'analyse statistique en sciences sociales (mais avec un accent évident sur la géographie) sont Anselin (1988) , Waller et Gotway (2004) , Lesage et Pace (2009) , Ward et Gleditsch (2007) . Les livres qui pourraient être considérés comme un bon pont entre les deux domaines pourraient être Haining (2003) et Ripley (2004) (ainsi que le livre Bivand cité par dslamb).

Je les énumère parce que je n'approuve pas nécessairement la distinction entre les deux domaines (comment Moran's I ne peut-il pas être considéré comme un géostatiste?) Mais cela étant dit, la plupart des gens ne seront pas particulièrement intéressés par tous ces domaines d'actualité. En partie, la raison pour laquelle la distinction existe a à voir avec le type de données auxquelles les techniques statistiques sont appliquées, et donc si vous êtes spécifiquement intéressé par l'analyse de matériaux d'actualité qui sont d'un côté, l'autre peut ne pas être tout à fait applicable. C'est aussi la raison pour laquelle j'ai suggéré le blog SIG et Science, car ils ont des listes relevant de ces deux catégories. Bien que mes intérêts restent largement dans le domaine des sciences sociales, je vois toujours des articles plus orientés vers les sciences naturelles que je trouve intéressants (commeComparaison visuelle des modèles de krigeage de fenêtre mobile , c'est juste cool!)

Maintenant que je vous ai inondé d'une pléthore de manuels coûteux, êtes-vous toujours intéressé par toutes les géostatistiques, ou vos intérêts seraient-ils peut-être légèrement plus petits?

Je trouve fréquemment que la recherche dans les manuels des logiciels est un bon endroit pour les définitions (et parfois des exemples plus larges d'applications). Par exemple, je suis tombé sur le logiciel PASSaGE lorsque je cherchais une formule pour le Geary c local. Le classeur GeoDa est une merveilleuse introduction à la régression spatiale, et on m'a dit que le manuel / tutoriels pour le logiciel ClusterSeer est une bonne introduction à l'analyse des clusters (bien que malheureusement ils ne l'ont pas disponible en ligne, il apparaît). Pour l'analyse de motifs de points, CrimeStat est une très bonne référence.

Comme je peux imaginer que l'apprentissage du matériel sous forme de cours par opposition à un livre est plus facile pour certains, je pourrais suggérer de vérifier si l'un des cours de courte durée de Pierre Goovaerts sur la géostatistique environnementale approche, et je vois que l' ICPSR a deux cours liés à l'espace économétrie figurant sur leur site ( 1 , 2 , à noter que ces liens deviendront probablement obsolètes dans un avenir assez proche). Pour le matériel entièrement en ligne (et ceux d'entre nous qui sont plus sobres), vous pouvez parcourir les listes des cours ouverts du MIT ou pour une analyse appliquée en utilisant le logiciel R, vous pouvez vous frayer un chemin à travers le tutoriel spatstat .

De plus, comme il est rarement possible de parcourir 1000 miles pour un cours, si vous trouvez un cours qui semble intéressant, demander au professeur une copie d'un programme est un bon moyen d'identifier le matériel de lecture pertinent. Il y a récemment eu un message sur le site de statistiques demandant des recommandations de logiciels pour estimer les variogrammes , et je pense qu'il y a probablement des sources plus utiles de matériel d'apprentissage répertoriées sur ce fil.

Pour continuer à divaguer avec les ressources que j'ai rassemblées, outre le livre de Hengl (2009) qui était déjà mentionné dans votre question, voici d'autres sites Web avec diverses ressources;

• CATMOG (une note, ce sont un bon point de départ pour une introduction au matériel d'actualité spécifique qui est couvert)
• Analyse géospatiale - Un guide complet (de Smith, Longley et Goodchild, 2006) qui, j'en suis sûr, a été cité ici plusieurs fois.
• Le Centre for Spatially Integrated Social Science dispose d'une multitude de ressources.
• Pour les ressources liées à la visualisation, j'ai trouvé GeoVista et le laboratoire d' exploration de données spatiales et d'analyse visuelle pour avoir des trucs assez sympas.
• Les ressources du centre Geoda méritent d'être mentionnées une deuxième fois (bien qu'elles pourraient peut-être utiliser une meilleure organisation!) @Laurent mentionne la page des didacticiels , qui contient des didacticiels logiciels pour la régression spatiale, l'analyse de modèle de points et la variographie dans différents logiciels. J'ai récemment reçu une page de présentations électroniquesd'eux aussi. C'est probablement la plus grande variété de présentations d'analyses spatiales que j'ai jamais vues, couvrant le fossé entre les techniques des sciences naturelles et sociales dont j'ai discuté plus tôt dans le post. Je n'ai pas parcouru les diapositives, mais je soupçonne fortement qu'elles sont une bonne introduction à l'un des sujets qu'elles couvrent (et probablement moins intimidant une introduction que dans certains des manuels que j'ai énumérés précédemment). Je trouve de nouvelles choses sur ce site chaque fois que je le lis, ça vaut le coup de fouiller pour voir si j'ai raté quelque chose.

Il existe un excellent texte pour utiliser les packages de statistiques spatiales R, y compris un chapitre sur la géostatistique.

Analyse des données spatiales appliquées

J'appuie la mention du classeur GeoDa par Andy W., en fait il y a d'autres ressources d'apprentissage intéressantes sur la page " Documentation " du projet Open GeoDa.

Avez-vous consulté les ressources des analystes géostatistiques de l'ESRI?
Cours Web
Esri Formation dirigée par un instructeur
Esri Aide
Esri Geostatistical Analyst Tutoriel Esri Geostatistical Analyst

Il s'agit d'une très bonne communauté de personnes intéressées par les données géospatiales et les statistiques, en particulier la géostatistique.

Vous y trouverez des supports de cours, des pages wiki, des liens importants liés aux statistiques spatiales et à la géostatistique, etc.

Réseau d'analystes spatiaux

Vous devez vérifier les packages R suivants

1. gstat
2. carte automatique

Gstat est une bibliothèque géostatistique complète et une bibliothèque de cartes automatiques vous aide à exécuter la méthode de krigeage relativement facilement