R语言因其功能齐全、资源丰富、免费开源等优点深受广大用户青睐，也是统计分析领域广受欢迎的编程语言之一。目前R语言已经与空间分析深度融合，被广泛应用于空间数据处理、空间数据可视化及空间计量分析等诸多领域。本书是一本系统介绍R语言在空间计量分析中应用的工具书，内容包括R语言数据结构、经典线性回归模型、空间权重矩阵设置等基础知识，以及空间横截面数据、空间面板数据、空间流量数据等专题模型。本书通过代码说明、函数定义、操作演示、案例分析等方式展开讲解，为老师和同学开展空间计量学习和研究提供帮助。
本书适合作为经济管理类相关专业的高年级本科生、硕士生和博士生的空间计量经济学、空间分析等课程的教材，或者作为区域经济学、地理统计学、计量经济学等相关课程的参考书。对于经济学、管理学、地理学、规划学、人口学、城市与区域科学等领域的科研工作者来说，本书也可以作为实证研究的参考手册。

沈体雁，北京大学管理学院教授、博士生导师，北京大学城市治理研究院执行院长、首都发展研究院副院长、中国区域经济研究中心副主任，中国区域科学协会副理事长（2016-）。主要从事城市规划与治理、区域发展理论与实践等方面的教学科研工作，研究方向包括公共资源市场设计、产业集群规划、城市增长模拟与政策分析、空间计量经济学与空间数据科学、城市系统规划与云规划体系等领域。主持编制了若干国家重点开发区域系列规划，主持完成了4项国家自然科学基金和1项国家社会科学基金项目。发表学术论文60余篇，出版著作4部、译著4部，获得国家发明1项、北京市科技进步奖3项。

第1章 R语言简介
1.1 概述
1.2 数据结构
1.3 数据索引
1.4 函数
1.5 程序包
第2章 传统回归模型
2.1 模型形式
2.2 参数估计
2.3 诊断检验
第3章 空间权重矩阵设置
3.1 R语言中的空间权重矩阵结构
3.2 基于地理邻接关系的空间权重矩阵创建
3.3 基于地理距离关系的空间权重矩阵创建
3.4 自定义的空间权重矩阵创建
3.5 从外部文件导入空间权重矩阵
第4章 空间自相关及其检验
4.1 单变量全局空间自相关检验
4.2 单变量局部空间自相关检验
4.3 双变量莫兰指数
第5章 空间滞后模型
5.1 模型创建
5.2 模型估计
5.3 应用举例
5.4 模型回归系数的解释
第6章 空间误差模型
6.1 模型创建
6.2 模型估计
6.3 应用举例
6.4 模型选择
第7章 空间杜宾模型
7.1 模型创建
7.2 模型估计
7.3 应用举例
7.4 回归系数与空间效应
第8章 空间面板数据模型
8.1 传统面板数据模型
8.2 空间滞后模型
8.3 空间误差模型
8.4 R语言与非空间面板数据模型
8.5 R语言与空间面板数据模型
第9章 空间流量数据模型
9.1 数据特征
9.2 模型设定
9.3 模型估计
第10章 矩阵指数空间模型
10.1 MESS模型理论基础
10.2 MESS模型估计
10.3 面板MESS模型
第11章 空间离散选择模型
11.1 离散选择模型简介
11.2 空间离散选择模型
11.3 应用举例
参考文献