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4.1 空间自相关(2)全局空间自相关
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4.1 空间自相关(3)局部空间自相关
4.1 空间自相关(1)空间权重矩阵
4.1.1 空间自相关实验
3.1 相关分析(2)斯皮尔曼相关
3.4.1 mann-kendall实验
4.2 地统计分析(5)克吕格插值应用实例
4.2 地统计分析(3)变异函数
3.5 系统聚类分析(3)最短距离聚类
3.8 马尔科夫预测
3.1 相关分析(4)复相关
3.5 系统聚类分析(1)聚类要素的处理
5.2.1 层次分析方法实验
4.2 地统计分析(4)克吕格插值基本原理
2.4 地理数据的预处理(2)统计指标
3.3.3 自相关和自回归实验
3.1 相关分析(1)皮尔逊相关
3.1.1 相关分析的实验
3.3 时间序列分析(2)趋势拟合方法
3.6 主成分分析(2)主成分分析的计算步骤
3.1 相关分析(3)偏相关
2.4.1 统计分组实验
2.5 按空间位置查询
4.2 地统计分析(2)协方差函数
3.6.1 主成分分析实验
3.5 系统聚类分析(4)最远距离聚类
3.6 主成分分析(1)主成分分析的基本原理
4.2.1 地统计分析实验
2.4 地理数据的预处理(1)统计分组
2.1地理数据类型
3.7 趋势面分析
2.5 地理数据分布的集中化与均衡度指数
3.7.1 趋势面分析实验
3.3 时间序列分析(1)基本原理
3.4 mann-kendall检验(1)趋势检验
3.6 主成分分析(3)应用实例
3.2 回归分析(2)多元线性回归
2.3 地理数据的采集与处理
3.3.4 季节变动预测实验
2.5.1 基尼系数的计算实验
3.2.4 逐步回归实验