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第1章 引言1

1.1 空间点模式1

1.2 抽样4

1.3 边界效应6

1.4 完全空间随机性7

1.5 统计分析的目标8

1.6 狄利克雷镶嵌9

1.7 蒙特卡罗检验10

1.8 软件12

第2章 预检验13

2.1 完全空间随机性检验13

2.2 事件间距离13

2.2.1 日本黑松树苗样本分析15

2.2.2 红杉幼苗分析15

2.2.3 生物细胞分析16

2.2.4 小距离17

2.3 最近邻距离17

2.3.1 日本黑松树苗样本分析19

2.3.2 红杉幼苗分析19

2.3.3 生物细胞分析19

2.4 点到最近事件间的距离20

2.4.1 日本黑松树苗样本分析21

2.4.2 红杉幼苗分析21

2.4.3 生物细胞分析22

2.5 样方计数22

2.5.1 日本黑松树苗分析23

2.5.2 红杉幼苗分析23

2.5.3 生物细胞分析23

2.6 模式尺度23

2.6.1 兰辛森林数据分析24

2.6.2 依赖性的尺度25

2.7 建议26

第3章 稀疏采样模式方法28

3.1 一般说明28

3.2 样方计数29

3.2.1 CSR的检验29

3.2.2 强度的估计量30

3.2.3 兰辛森林数据分析30

3.3 距离测量31

3.3.1 CSR下的分布理论31

3.3.2 CSR的检验33

3.3.3 强度的估计36

3.3.4 兰辛森林数据的分析37

3.3.5 卡塔纳的四分游走37

3.4 独立检验38

3.5 建议39

第4章 空间点过程40

4.1 过程和概括性描述40

4.2 二阶属性41

4.2.1 单变量过程41

4.2.2 拓展到多元过程43

4.3 高阶矩和最近邻分布44

4.4 均匀泊松过程44

4.5 独立性和随机标记46

4.6 估计二阶属性46

4.6.1 估计二阶属性46

4.6.2 估计对相关函数52

4.6.3 强度加权平稳过程53

4.6.4 多变量过程54

4.6.5 例子55

4.7 兔子视网膜的错位无轴突细胞57

4.8 估计最近邻分布58

4.8.1 例子59

4.9 结论60

第5章 非参数法62

5.1 引言62

5.2 估计二阶强度的加权积分62

5.3 强度空间变化的非参数估计63

5.3.1 估测兰辛森林数据强度的空间变化65

5.4 分析重复的空间点模式68

5.4.1 估计重复数据的K-函数69

5.4.2 设计试验中的组间对比70

5.5 参数法还是非参数法？73

第6章 模型75

6.1 介绍75

6.2 丛生分布75

6.3 泊松群过程76

6.4 非均匀泊松过程79

6.5 Cox过程80

6.6 变换高斯Cox过程82

6.7 简单抑制过程83

6.8 马尔可夫点过程84

6.8.1 成对相互作用点过程86

6.8.2 更广义形式的相互作用89

6.9 其他构造90

6.9.1 基于格点的过程90

6.9.2 减薄过程90

6.9.3 叠加91

6.9.4 不均匀环境中的相互作用92

6.10 多元模型93

6.10.1 标记点过程93

6.10.2 多元点过程93

6.10.3 如何构造多元模型？93

6.10.4 Cox过程95

6.10.5 马尔可夫点过程97

第7章 运用概括性描述进行模型拟合99

7.1 介绍99

7.2 运用K函数进行参数估计99

7.2.1 最小平方法估计99

7.2.2 泊松群过程的模拟实现100

7.2.3 当K（t）未知时的操作过程101

7.3 利用最近邻分布评估拟合优度102

7.4 实例103

7.4.1 红杉幼苗103

7.4.2 荆棘的根茎106

7.5 通过拟合优度实验进行参数估计112

7.5.1 仓鼠肿瘤数据分析112

第8章 用似然方法进行模型拟合114

8.1 介绍114

8.2 非均匀泊松过程的似然推断114

8.2.1 用兰辛森林数据拟合一个趋势表面115

8.3 马尔可夫点过程的似然推断117

8.3.1 最大伪似然估计117

8.3.2 成对相互作用函数的非参数估计119

8.3.3 用成对相互作用点过程来拟合错位的无轴突细胞119

8.3.4 蒙特卡罗最大似然估计122

8.3.5 重访错位的无轴突细胞123

8.3.6 错位的无轴突细胞的二元模型123

8.4 Cox过程的似然推断126

8.4.1 对数高斯Cox过程中的预测推断128

8.4.2 强度表面的非参数估计：兰辛森林中的山胡桃树129

8.5 补充阅读130

第9章 空间流行病学中的点过程方法132

9.1 引言132

9.2 空间簇聚133

9.2.1 北亨伯赛德郡儿童白血病的数据分析134

9.2.2 空间聚类的其他检验135

9.3 风险的空间变化136

9.3.1 英格兰东北部的原发性胆汁性肝硬化138

9.4 点源模型139

9.4.1 英国北德比郡的儿童哮喘141

9.4.2 北利物浦的癌症142

9.5 分层与匹配146

9.5.1 分层病例和对照设计146

9.5.2 个体匹配病例和对照设计146

9.5.3 分层和匹配有帮助吗？147

9.6 分解异质性和簇聚148

第10章 时空点过程150

10.1 引言150

10.2 启示性实例150

10.2.1 英国汉普郡的胃癌疾病150

10.2.2 英国坎布里亚郡的口蹄疫疫情152

10.2.3 英国康沃尔郡的牛结核病153

10.3 时空点模式与过程的分类154

10.4 二阶属性155

10.5 以过去为条件156

10.6 经验和机理模型159

第11章 探索性分析160

11.1 引言160

11.2 动画160

11.3 边际和条件概述160

11.3.1 英国康沃尔郡的牛结核病161

11.4 二阶性质163

11.4.1 平稳过程163

11.4.2 强度加权平稳过程165

11.4.3 英国兰开夏郡的弯曲菌病166

第12章 经验模型和方法170

12.1 介绍170

12.2 泊松过程170

12.3 Cox过程171

12.3.1 可分和不可分模171

12.4 对数高斯Cox过程172

12.5 推断173

12.6 英国汉普郡肠胃疾病173

12.7 结束语：点过程和地质统计学177

第13章 机械模型和方法179

13.1 介绍179

13.2 条件强度和似然函数179

13.3 偏似然函数180

13.4 2001年英国坎布里亚郡的口蹄疫流行病181

13.5 北极燕鸥的筑巢模式183

参考文献186