基於Mathcad的地理資料分析(含光碟)（簡體書）

本書面向地理問題，基於Mathcad軟件，講述了大量數學方法的應用思路和過程。教學內容涉及回歸分析、主成分分析、聚類分析、時(空)間序列分析、Markov鏈、R／S分析、線性規劃、層次分析法、灰色系統GM(1，N)建模和預測方法等。通過模仿本書介紹的計算過程，讀者可以加深對有關數學方法的認識和理解，并且掌握很多Mathcad的應用技巧。
本書雖然是以地理數據為分析對象展開論述，但所涉及的內容絕大多數為通用方法。只要改變數據的來源，書中論述的計算流程完全可以應用到其他領域。
本書的初稿和修改稿先后在北京大學城市與環境專業研究生教學中試用八年，可供地理學、生態學、環境科學、地質學、經濟學、城市規劃學乃至醫學、生物學等領域的學生、研究人員以及工程技術人員參考。

前言
第1章 一元線性回歸分析
1.1 建立數據表
1.2 繪制散點圖
1.3 回歸分析
1.4 統計檢驗
1.5 預測分析與計算過程總結
1.6 小結
第2章 多元線性回歸分析
2.1 模型擬合
2.2 模型參數檢驗
2.3 殘差圖的繪制
2.4 第二輪回歸
2.5 小結
第3章 逐步回歸分析
3.1 數據預備工作
3.2 變量引入的計算過程
3.3 參數估計和模型建立
3.4 模型參數的進一步驗證
3.5 模型檢驗
3.6 小結
第4章 非線性回歸分析
4.1 常見數學模型表達式
4.2 常見實例——一變量的情形
4.3 常見實例——一變量化為多變量的情形
4.4 常見實例——多變量的情形
4.5 常見三參數模型擬合
4.6 廣義擬合
4.7 小結
第5章 主成分分析
5.1 基本思路
5.2 準備工作
5.3 計算過程與相關驗證
5.4 從協方差矩陣出發
5.5 小結
第6章 系統聚類分析
6.1 實例來源與距離公式
6.2 計算距離矩陣
6.3 聚類過程
6.4 聚類結果評價
6.5 小結
第7章 距離判別分析
7.1 數據的預處理
7.2 計算過程
7.3 判別函數檢驗
7.4 樣品的判別與歸類
7.5 借助回歸分析建立判別函數
7.6 小結
第8章 自相關分析
8.1 自相關函數(ACF)
8.2 偏自相關函數(PACF)
8.3 自相關分析
8.4 計算過程總結
8.5 小結
第9章 自回歸分析
9.1 樣本數據的初步分析
9.2 自回歸模型的回歸估計
9.3 數據的平穩化及其自回歸模型
9.4 小結
第10章 譜分析
10.1 功率譜分析
10.2 波譜分析
10.3 小結
第11章 Markov鏈分析
11.1 Markov鏈的概率轉移矩陣
11.2 Markov鏈分析方法
11.3 固定向量的計算方法
11.4 小結
第12章 R／S分析
12.1 R／S分析方法
12.2 編程計算
12.3 自相關係數和R／S分析
12.4 小結
第13章 線性規劃
13.1 準備工作
13.2 普通規劃求解實例
13.3 整數規劃問題實例
13.4 非線性規劃及其對偶問題實例
13.5 小結
第14章 層次分析法(AHP)
14.1 問題與模型
14.2 計算方法
14.3 結果解釋
14.4 小結
第15章 GM(1，1)預測模型
15.1 GM(1，1)模型表示
15.2 計算過程
15.3 三參數指數模型
15.4 利用線性回歸分析估計GM(1，1)模型參數
15.5 小結
第16章 GM(1，N)預測模型
16.1 模型建立
16.2 模型檢驗
16.3 小結
參考文獻
後記