摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5页 |
目录 | 第6-8页 |
1 引言 | 第8-15页 |
1.1 理论研究背景 | 第8-9页 |
1.2 文献综述 | 第9-12页 |
1.2.1 人口空间分布与流动的研究 | 第9-10页 |
1.2.2 时空数据统计模型的研究 | 第10-12页 |
1.3 研究目标、内容与思路 | 第12-13页 |
1.3.1 研究目标 | 第12页 |
1.3.2 研究思路与内容 | 第12-13页 |
1.4 本文的创新点及不足 | 第13-15页 |
2 时空数据模型及其原理 | 第15-28页 |
2.1 时空数据 | 第15-16页 |
2.2 空间残差模型 | 第16-18页 |
2.3 地理统计中的克里格方法 | 第18-24页 |
2.3.1 协方差函数和变异函数 | 第19页 |
2.3.2 空间-时间协方差模型 | 第19-21页 |
2.3.3 变异函数模型估计 | 第21页 |
2.3.4 最优预测统计量-kriging | 第21-23页 |
2.3.5 实践中关于 kriging 的讨论 | 第23-24页 |
2.4 Nelder-Mead 单纯形最小函数值算法 | 第24-26页 |
2.5 软件介绍 | 第26-28页 |
2.5.1 R 软件 | 第26-27页 |
2.5.2 R 软件在空间数据上的应用 | 第27页 |
2.5.3 R 软件在地理信息系统(GIS)中的应用 | 第27-28页 |
3 时空数据的描述性分析 | 第28-34页 |
3.1 数据收集 | 第28-29页 |
3.3 数据处理 | 第29-30页 |
3.4 数据分布特征 | 第30-34页 |
3.4.1 人口总数的变动特征 | 第30-31页 |
3.4.2 各教区人口数的变动趋势了 | 第31-34页 |
4 .两类模型的拟合结果 | 第34-41页 |
4.1 空间残差模型 | 第34-35页 |
4.2 时空克里格方法 | 第35-39页 |
4.3 模型比较 | 第39-41页 |
5 结论与展望 | 第41-43页 |
附录 | 第43-60页 |
参考文献 | 第60-63页 |
在学期间发表的学术论文和研究成果 | 第63-64页 |
致谢 | 第64-65页 |
详细摘要 | 第65-75页 |