文档介绍：空间统计简介
1. 空间统计经典案例
最早应用空间统计分析思想可以追溯 150 多年前一次重大的公共卫生事件， 1854年英国伦敦霍乱大流行。在这次事件中，John Snow博士利用基于地图的空间分析原理，将死亡病例标注在伦敦地图上，空间统计简介
1. 空间统计经典案例
最早应用空间统计分析思想可以追溯 150 多年前一次重大的公共卫生事件， 1854年英国伦敦霍乱大流行。在这次事件中，John Snow博士利用基于地图的空间分析原理，将死亡病例标注在伦敦地图上，同时还将水井的信息也标注在地图上，通过相关分析，最后将污染源锁定在城中心的一个水井的抽水机上。在他的建议下市政府将该抽水机停用，此后霍乱大幅度下降，并得到有效的控制。 John Snow 利用空间分析思想控制疫情这件事具有重要的里程碑意义，它被看成了空间统计分析和流行病学两个学科的共同起源；但是此后相当长的一段时间内由于缺乏刻画数据的空间相关性和异质性的方法，人们在分析空间属性的数据时，往往把所涉及的数据自身空间效应作为噪声或者误差来处理，这种缺乏对空间自相关和异质性的刻画，限制了以地图为基础的空间属性数据在公共卫生领域中应用的深入研究。直到 1950 年 Moran 首次提出空间自相关测度来研究二维或更高维空间随机分布的现象， 1951 年南非学者 Krige 提出了空间统计学萌芽思想，后经法国数学家Matheron完善，于1963年和1967年提出了地统计学和克里金技术。 1973年，Cliff和Ord发表了空间自相关(Spatial Autocorrelation)的分析方法， 1981 年出版了 Spatial Process： Model and Application专著，形成了空间统计理论体系，以及Getis'G和Lisa提出的空间异质性的局部统计使空间统计理论日趋成熟[1][2。] 近年来随着空间分析技术以及空间分析软件(如 GIS、Geoda、SaTScan、 Winbugs等)的迅速发展，与疾病分布有关的空间统计分析也得以较快发展。
2. 什么是空间统计
空间统计具有明显的多学科交叉特征，其显著特点是思想多源、方法多样、技术复杂，并随着相关学科如计算机软硬件技术的发展而发展。空间统计分析是以地理实体为研究对象，以空间统计模型为工具，以地理实体空间相关性和空间变异性为出发点，来分析地理对象空间格局、空间关系、时空变化规律，进而揭示其成因的一门新科学。经典统计学与空间统计学的区别与联系归纳如表错误! 文档中没有指定样式的文字。-1 。
表错误!文档中没有指定样式的文字。-1 经典统计学与空间统计学的区别与联
系
比较经典统计学空间统计学
不同点
研究的变量
随机变量
区域化变量
研究样本
仅考虑样本值大小
考虑样本值的大小、样本空间位置和样本间的距离
假设前提
样本间相互独立
空间自相关
共同点
基本思想一致：用样本估计总体
联系
空间统计是经典统计的有效补充
第一，经典统计学研究的是随机变量，该随机变量的取值遵循某种概率分布变化，而空间统计学研究的是区域化变量，该区域化变量根据其在一个区域内的空间位置的不同而取不同的值，即随机变量是与位置有关的随机函数。因此，空间统计学研究