当前地统计分析类/事件的来源是什么：公开或专有

我对地理统计非常感兴趣（还有3 t的其他词：）。
我不太喜欢编程，但是一直关注此主题的一些清单。
一种是用于stackexchange的R过滤器（我偶尔在那收到问题的摘要电子邮件）。
我发现通常有一种与统计数据相关的极为复杂的语言。
我从外行的角度学习这种语言的含义，以及如何将其应用于日常GIS。

请列出有关地统计学知识/理解的所有当前来源。

这是有用信息的示例...
培训在线旅行
机会

编辑：根据请求；我喜欢在线培训，但可以在课堂上或通过逐步的书（或pdf）获得更多信息。

该问题已转换为“社区Wiki”，并且Wiki已锁定，因为它是一个问题的示例，它寻求答案列表，并且似乎很受欢迎，可以防止其被关闭。应该将其视为特殊情况，并且不应将其视为鼓励在此站点或任何Stack Exchange网站上使用的问题类型，但是如果您希望向其中提供更多内容，请随时编辑此答案。

这本书是Tomislav Hengl撰写的《地统计制图实用指南》，以5天课程为基础，并使用开源应用程序进行所有分析，主要是R，SAGA和Google Earth。您可以免费下载该书。

对于那些同样缺乏重点的人，我建议仔细阅读GIS和科学的清单博客。它基本上只是与地理分析有某种关系的各种研究成果的清单，因此应被视为“我有兴趣从非专业人士的角度学习这种语言的含义以及如何将其应用于日常GIS”。

我最常遇到地统计学的形容词与自然/环境科学中的数据分析相结合的情况。例如Cressie（1993）或Isaaks and Srivastava（1989）。

它与社会科学中更常见的统计技术相比使用频率要低得多。Anselin（1988），Waller和Gotway（2004），Lesage和Pace（2009），Ward和Gleditsch（2007）是社会科学中经常被引用的文本（但明显地侧重于地理学）的例子。海宁（2003）和里普利（2004）（以及dslamb引用的Bivand书）被认为是这两个领域之间的良好桥梁。

之所以列出这些内容，是因为我不一定赞成这两个领域之间的区别（莫兰的我如何不能被视为地统计学？）但是，话虽如此，大多数人对所有这些主题领域都不会特别感兴趣。存在这种区别的部分原因与应用统计技术的数据类型有关，因此，如果您特别希望分析一侧的主题材料，则另一侧可能并不适用。这也是我建议使用GIS和Science博客的原因，因为它们的列表均属于这两个类别。尽管我的兴趣主要集中在社会科学领域，但我仍然看到一些文章更侧重于我发现有趣的自然科学（例如移动窗口Kriging模型的可视化比较，现在太酷了！）

既然我用大量昂贵的教科书淹没了您，您是否仍然对所有地统计学感兴趣，或者您的兴趣范围可能会变小？

我经常发现在软件手册中查找是定义的好地方（有时甚至是更广泛的应用示例）。例如，当我在寻找本地Geary c的公式时遇到了PASSaGE软件。该GeoDa工作簿 是一个美妙的介绍空间回归，我已经告诉了手动/教程的ClusterSeer软件是一个很好的介绍聚类分析（虽然遗憾的是他们没有它可在网上出现）。对于点模式分析，CrimeStat是一个很好的参考。

因为我可以想象对某些人来说，以课程形式学习材料而不是书籍是比较容易的，所以我建议您检查一下Pierre Goovaerts关于环境地统计学的短期课程是否即将到来，并且我看到ICPSR有两门与空间相关的课程在其网站上列出的计量经济学（1，2，如记下这些链接可能会变得过时在相当不久的将来）。对于完全在线的资料（以及我们中那些比较节俭的资料），您可以阅读MIT公开课程的清单，或者使用R软件进行应用分析，可以通过spatstat教程进行工作。

同样，由于走1000英里长的课程很少是可行的，因此，如果您发现一门看上去很有趣的课程，请教授索取课程提纲是确定相关阅读材料的好方法。统计网站上最近有一篇帖子，要求软件推荐以估计方差图，我认为该线程上可能列出了一些更有用的学习资料来源。

为了继续散布我整理的资源，除了您的问题中已经列出的Hengl（2009）书之外，下面还有其他具有各种资源的网站；

• CATMOG（注意，这些是开始介绍所涵盖的特定主题材料的好地方）
• 地理空间分析-综合指南（de Smith，Longley和Goodchild，2006年），我确信这里已经多次引用。
• 该中心的空间综合社会科学具有资源的主机。
• 对于与可视化相关的资源，我发现GeoVista和Spatial Data Mining and Visual Analytics实验室有一些很棒的东西。
• Geoda中心的资源值得第二次提及（尽管他们也许可以使用更好的组织！）@Laurent提到了教程页面，该页面包含一些用于使用不同软件包进行空间回归，点模式分析和变异函数的软件教程。最近，我收到了一份电子演示文稿页面从他们那里。它可能是我所见过的最广泛的空间分析演示，涵盖了我在之前的文章中讨论的自然科学技术与社会科学技术之间的鸿沟。我没有浏览过幻灯片，但是我高度怀疑它们是它们所涵盖的任何主题的很好的介绍（与我之前列出的某些教科书相比，介绍可能没有那么吓人）。每当我细读它时，我都会在该站点上发现新事物，值得一试，看看我是否错过了任何事物。

有关使用R空间统计数据包的出色文章，其中包括有关地统计的一章。

应用空间数据分析

我第二次提到了Andy W.的GeoDa工作手册，实际上，Open GeoDa项目的“ 文档 ”页面上还有其他有趣的学习资源。

您是否曾经使用过esri地统计分析师资源？
Esri网络课程
Esri讲师指导的培训
Esri地统计分析师帮助
Esri地统计分析师教程

这是一个对地理空间数据和统计感兴趣的人们的一个很好的社区，重点是地统计。

您将找到课程资料，Wiki页面，与空间统计和地统计学有关的重要链接等。

空间分析师网

您应该检查以下R软件包

1. gstat
2. 自动贴图

Gstat是一个全面的地统计库，而自动地图库可帮助您相对轻松地运行kriging方法