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

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.