Đối với những người thiếu tập trung tương tự, tôi sẽ đề nghị xem qua danh sách của blog Khoa học và Khoa học . Về cơ bản, đây chỉ là danh sách các nỗ lực nghiên cứu khác nhau có liên quan đến phân tích địa lý, và do đó nên đủ điều kiện là "Tôi quan tâm đến việc học theo quan điểm của một giáo dân về ý nghĩa của ngôn ngữ này và cách áp dụng nó vào GIS hàng ngày."
Tôi thường xuyên gặp phải tính từ của địa lý học kết hợp với phân tích dữ liệu trong khoa học tự nhiên / môi trường. Ví dụ về điều này là các văn bản Cressie (1993) hoặc Isaaks và Srivastava (1989) .
Nó được sử dụng ít thường xuyên hơn với các kỹ thuật thống kê phổ biến hơn trong khoa học xã hội. Ví dụ về các văn bản thường được trích dẫn tập trung vào phân tích thống kê trong khoa học xã hội (nhưng tập trung rõ ràng vào địa lý) là Anselin (1988) , Waller và Gotway (2004) , Lesage và Pace (2009) , Ward và Gleditsch (2007) . Những cuốn sách có thể được coi là cầu nối tốt giữa hai lĩnh vực có thể là Hained (2003) và Ripley (2004) (cũng như cuốn sách Bivand được trích dẫn bởi dslamb).
Tôi liệt kê những điều này bởi vì tôi không nhất thiết phải chứng thực sự khác biệt giữa hai lĩnh vực (làm thế nào tôi có thể không được coi là người địa lý?) Nhưng như đã nói, hầu hết mọi người sẽ không quan tâm đặc biệt đến tất cả các lĩnh vực thời sự đó. Một phần lý do mà sự khác biệt tồn tại có liên quan đến loại dữ liệu mà các kỹ thuật thống kê được áp dụng, và do đó nếu bạn đặc biệt quan tâm đến việc phân tích các tài liệu chuyên đề ở một bên thì có thể không áp dụng được. Đây cũng là lý do tôi đề xuất blog về Khoa học và Khoa học, vì chúng có các danh sách thuộc cả hai loại này. Mặc dù sở thích của tôi chủ yếu vẫn là trong lĩnh vực khoa học xã hội, tôi vẫn thấy các bài viết hướng tới các ngành khoa học tự nhiên mà tôi thấy thú vị (chẳng hạn nhưSo sánh trực quan các mô hình Move Window Kriging , bây giờ thật tuyệt!)
Bây giờ tôi đã làm cho bạn ngập trong vô số sách giáo khoa đắt tiền, bạn vẫn quan tâm đến tất cả các điều kiện địa lý, hoặc sở thích của bạn có lẽ sẽ nhỏ hơn một chút trong phạm vi?
Tôi thường thấy rằng tìm kiếm trong hướng dẫn sử dụng phần mềm là nơi tốt cho các định nghĩa (và đôi khi là các ví dụ rộng hơn về các ứng dụng). Ví dụ: tôi đã xem qua phần mềm PASSaGE khi tôi đang tìm kiếm một công thức cho Gear Gear địa phương c. Sổ làm việc GeoDa là một giới thiệu tuyệt vời về hồi quy không gian và tôi đã được hướng dẫn sử dụng / hướng dẫn cho phần mềm ClusterSeer là một giới thiệu tốt về phân tích cụm (mặc dù không may là chúng không có sẵn trên mạng). Đối với phân tích mô hình điểm CrimeStat là một tài liệu tham khảo rất tốt.
Vì tôi có thể tưởng tượng rằng việc học tài liệu ở định dạng khóa học trái ngược với một cuốn sách sẽ dễ dàng hơn đối với một số người, tôi có thể đề nghị kiểm tra xem liệu một trong những khóa học ngắn về Pierre Goovaerts về địa lý môi trường có ở gần không và tôi thấy ICPSR có hai khóa học liên quan đến không gian kinh tế lượng được liệt kê trên trang web của họ ( 1 , 2 , như một lưu ý, các liên kết này có thể sẽ trở nên lỗi thời trong tương lai khá gần). Đối với tài liệu hoàn toàn trực tuyến (và những người trong chúng ta tiết kiệm hơn), bạn có thể xem qua danh sách các khóa học mở của MIT hoặc để phân tích ứng dụng bằng phần mềm R mà bạn có thể thực hiện theo hướng dẫn của spatstat .
Cũng kể từ khi đi du lịch 1000 dặm cho một khóa học là hiếm khi có tính khả thi, nếu bạn tìm thấy một khóa học có vẻ thú vị hỏi vị giáo sư cho một bản sao của một giáo trình là một cách tốt để xác định liệu đọc thích hợp. Gần đây có một bài đăng trên trang thống kê yêu cầu đề xuất phần mềm để ước tính các bản ghi âm và tôi nghĩ có khả năng có một số nguồn tài liệu học tập hữu ích hơn được liệt kê trên chủ đề đó.
Chỉ cần tiếp tục lan man với các tài nguyên tôi đã đối chiếu, bên cạnh cuốn sách Hengl (2009) đã được liệt kê trong câu hỏi của bạn, bên dưới là các trang web khác với các tài nguyên khác nhau;
- CATMOG (Một lưu ý, đây là một nơi tốt để bắt đầu giới thiệu về các tài liệu chuyên đề cụ thể được bảo hiểm)
- Phân tích không gian địa lý - Một hướng dẫn toàn diện (de Smith, Longley và Goodchild, 2006) mà tôi chắc chắn đã được trích dẫn ở đây nhiều lần.
- Các Trung tâm không gian tích hợp Khoa học Xã hội có một loạt các nguồn tài nguyên.
- Đối với các tài nguyên liên quan đến trực quan hóa, tôi đã tìm thấy GeoVista và phòng thí nghiệm Khai thác dữ liệu không gian và Phân tích hình ảnh có một số thứ khá tuyệt.
- Các nguồn tài nguyên ở trung tâm Geoda là đáng nói lần thứ hai (mặc dù họ có lẽ có thể sử dụng một số tổ chức tốt hơn!) @Laurent đề cập đến hướng dẫn trang, trong đó có một số hướng dẫn phần mềm cho hồi quy không gian, phân tích mô hình điểm, và variography trong gói phần mềm khác nhau. Gần đây tôi đã được chuyển tiếp một trang thuyết trình điện tửtừ họ là tốt. Đây có lẽ là bài thuyết trình phân tích không gian đa dạng nhất mà tôi từng thấy, trải qua sự phân chia giữa các kỹ thuật khoa học tự nhiên và xã hội mà tôi đã thảo luận trước đó trong bài. Tôi chưa xem qua các slide, nhưng tôi rất nghi ngờ chúng là phần giới thiệu tốt cho bất kỳ chủ đề nào chúng đề cập (và có thể ít đáng sợ hơn phần giới thiệu so với một số sách giáo khoa tôi đã liệt kê trước đó). Tôi tìm thấy những điều mới trên trang web đó mỗi khi tôi xem qua nó, thật đáng để xem xét xem tôi có bỏ sót điều gì không.