随着便携式计算机的普及以及大数据的发展，空间统计学的研究已较为普遍，空间数据的获取也更加便捷。空间数据已成为社会科学研究中的一类重要数据类型，空间数据分析为社会科学研究做出了巨大贡献。然而目前处理空间数据的统计方法要么过于深奥，要求读者具备良好的数理统计知识而令大部分读者难以入手，要么模型简单、适用面窄而无法达到深入分析空间统计数据的目的。
本书试图以易于学习和理解的方式，全面、系统地介绍与空间回归相关的模型和方法。本书介绍了探索性空间数据分析方法、处理空间相依性的模型、处理空间异质性的模型、同时处理空间相依和异质性的模型以及其他高级的空间回归模型，并在最后借助一个案例展示了相应模型的R软件实现。
本书可以作为社会学、人口学、犯罪学、人类学、人文地理、经济学、教育学、传播学、历史学、法学、政治学、心理学、城市规划等社会科学领域的教学和科研人员学习空间回归方法的入门教材，也可以作为本科生和研究生的空间计量课程教材。

第一章 导论
1.1社会科学中的空间思维
1.2空间效应简介
1.2.1空间分析、空间数据分析和地理分析
1.2.2空间数据分析的四种类型
1.3数据示例介绍
1.3.1人口变化是一个空间过程
1.3.2美国威斯康星州：研究区域
1.3.3小型行政分区单位(MCD)：用于分析的空间单位
1.3.4威斯康星州的人口变化
1.4本书结构
思考题
第二章 探索性空间数据分析
2.1探索性数据分析
2.1.1方法
2.1.2数据示例
2.2邻域结构和空间权重矩阵
2.2.1什么是邻域结构？
2.2.2什么是空间权重矩阵？
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