Modelowanie gęstości przestrzennej w 2D, 3D, 4D. Statystyka, ekonometria i uczenie maszynowe w R

Kompletny przewodnik po gęstości przestrzennej − od danych geolokalizowanych do decyzji.
W erze rosnącej dostępności danych przestrzennych analiza gęstości staje się niezbędna do zrozumienia zarówno mobilności ludzi czy rozmieszczenia przedsiębiorstw, jak również wzorców społeczno-gospodarczych. Modelowanie gęstości przestrzennej − poprzez połączenie statystyki, ekonometrii i uczenia maszynowego − pomaga w odkrywaniu i interpretowaniu zjawisk w przestrzeni.
W książce zaprezentowano 36 kluczowych narzędzi - od pomiaru gęstości globalnej i lokalnej, przez wykrywanie klastrów, aż po analizę rozkładów przestrzennych i modelowanie relacji. Każdą z metod zilustrowano realnymi przykładami opartymi na otwartych zbiorach danych, z gotowymi kodami w R, umożliwiając Czytelnikowi łatwe powtórzenie i zastosowanie każdej analizy we własnych badaniach lub projektach.
Dlaczego warto sięgnąć po tę książkę?
• Kompleksowe podejście - statystyka, ekonometria i uczenie maszynowe w jednym przewodniku.
• 36 narzędzi analizy - od gęstości globalnej i lokalnej po wykrywanie klastrów i modelowanie relacji.
• Praktyczne przykłady - wszystkie analizy oparte na otwartych danych i gotowych kodach w R.
• Pełna powtarzalność badań - krok po kroku od danych źródłowych do wyników.
• Przystępny język - minimalna notacja matematyczna, narracyjny styl.
• Szerokie zastosowanie - od badań naukowych po planowanie przestrzenne i strategie rozwoju społeczno-gospodarczego.
• Dla różnych odbiorców - ekonomiści, geografowie, urbaniści, specjaliści ochrony środowiska, decydenci.
• Nowoczesne technologie - zastosowania w GeoAI i analizie danych przestrzennych.