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Applied Spatial Data Analysis with R / by Roger S. Bivand, Edzer Pebesma, Virgilio Gómez-Rubio

Applied Spatial Data Analysis with R, Second Edition, is divided into two basic parts, the first presenting R packages, functions, classes and methods for handling spatial data. This part is of interest to users who need to access and visualise spatial data. Data import and export for many file form... Full description

PPN (Catalogue-ID): 751298131
Personen: Bivand, Roger S.
Pebesma, Edzer
Gómez-Rubio, Virgilio
Format: eBook eBook
Enthält: Preface (Second Edition); Preface (First Edition); Contents; Chapter1 Hello World: Introducing Spatial Data; 1.1 Applied Spatial Data Analysis; 1.2 Why Do We Use R; 1.2.1 … In General?; 1.2.2 …for Spatial Data Analysis?; 1.2.3 …and for Reproducible Research?; 1.3 R and GIS; 1.3.1 What Is GIS?; 1.3.2 Service-Oriented Architectures; 1.3.3 Further Reading on GIS; 1.4 Types of Spatial Data; 1.5 Storage and Display; 1.6 Applied Spatial Data Analysis; 1.7 R Spatial Resources; 1.8 Layout of the Book; Part I Handling Spatial Data in R; Chapter2 Classes for Spatial Data in R; 2.1 Introduction.
Language: English
Published: New York, NY, Springer, 2013
Edition: 2nd ed. 2013
Series: Use R! (10)
Basisklassifikation: 74.48
74.03
31.73
RVK:

RB 10103: Geographie -- Nicht regional gebundene Darstellungen -- Allgemeine Geographie -- Hilfswissenschaften -- Mathematik und Statistik (soweit geographisch)

RB 10104: Geographie -- Nicht regional gebundene Darstellungen -- Allgemeine Geographie -- Hilfswissenschaften -- Datenverarbeitung, Geoinformatik

SK 850: Mathematik -- Monographien -- Wahrscheinlichkeitstheorie -- Angewandte Statistik, Tabellen

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ST 250: Informatik -- Monographien -- Software und -entwicklung -- Programmiersprachen -- Einzelne Programmiersprachen (A-Z)

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MR 2200: Soziologie -- Sozialwissenschaftliche Theorien und Methoden -- Methoden der Sozialforschung -- Datenverarbeitung und Kybernetik für Soziologen

QH 234: Wirtschaftswissenschaften -- Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung -- Statistik -- Theoretische Statistik -- Regression und Korrelation, Faktoren-, Komponenten-, Diskriminanzanalyse sowie sonstiger Methoden der mehrdimensionalen Analyse. Assoziation, Kontingenz, MOS, Kausalanalyse/Pfadanalyse/LISREL

ST 690: Informatik -- Monographien -- Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung -- Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten -- Sonstige

Subjects:

Raumdaten / Datenanalyse

Notes: Description based upon print version of record.
Physical Description: Online-Ressource (XVIII, 405 p. 121 illus., 89 illus. in color), digital.
Link: Inhaltstext
ISBN: 978-1-4614-7618-4

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501 |a 2.2 Classes and Methods in R2.3 Spatial Objects; 2.4 SpatialPoints; 2.4.1 Methods; 2.4.2 Data Frames for Spatial Point Data; 2.5 SpatialLines; 2.6 SpatialPolygons; 2.6.1 SpatialPolygonsDataFrame Objects; 2.6.2 Holes and Ring Direction; 2.7 SpatialGrid and SpatialPixel Objects; 2.8 Raster Objects and the raster Package; Chapter3 Visualising Spatial Data; 3.1 The Traditional Plot System; 3.1.1 Plotting Points, Lines, Polygons, and Grids; 3.1.2 Axes and Layout Elements; 3.1.3 Degrees in Axes Labels and Reference Grid; 3.1.4 Plot Size, Plotting Area, Map Scale,and Multiple Plots. 
501 |a 3.1.5 Plotting Attributes and Map Legends3.2 Trellis/Lattice Plots with spplot; 3.2.1 A Straight Trellis Example; 3.2.2 Plotting Points, Lines, Polygons, and Grids; 3.2.3 Adding Reference and Layout Elements to Plots; 3.2.4 Arranging Panel Layout; 3.3 Alternatives Routes: =45 ggplot, latticeExtra; 3.4 Interactive Plots; 3.4.1 Interacting with Base Graphics; 3.4.2 Interacting with spplot and Lattice Plots; 3.5 Colour Palettes and Class Intervals; 3.5.1 Colour Palettes; 3.5.2 Class Intervals; Chapter4 Spatial Data Import and Export; 4.1 Coordinate Reference Systems; 4.1.1 Using the EPSG List. 
501 |a 4.1.2 PROJ.4 CRS Specification4.1.3 Projection and Transformation; 4.1.4 Degrees, Minutes, and Seconds; 4.2 Vector File Formats; 4.2.1 Using OGR Drivers in rgdal; 4.2.2 Other Import/Export Functions; 4.3 Raster File Formats; 4.3.1 Using GDAL Drivers in rgdal; 4.3.2 Other Import/Export Functions; 4.4 Google Earth™, Google Maps™ and Other Formats; 4.5 Geographical Resources Analysis Support System (GRASS); 4.5.1 Broad Street Cholera Data; 4.6 Other Import/Export Interfaces; 4.6.1 Analysis and Visualisation Applications; 4.6.2 TerraLib and aRT; 4.6.3 Other GIS Systems; 4.7 Installing rgdal. 
501 |a Chapter5 Further Methods for Handling Spatial Data5.1 Support; 5.2 Handling and Combining Features; 5.2.1 The rgeos Package; 5.2.2 Using rgeos; 5.3 Map Overlay or Spatial Join; 5.3.1 Spatial Aggregation; 5.3.2 Using the raster Package for Extract Operations; 5.3.3 Spatial Sampling; 5.4 Auxiliary Functions; Chapter6 Spatio-Temporal Data; 6.1 Introduction; 6.2 Types of Spatio-Temporal Data; 6.2.1 Spatial Point or Area, Time Instance or Interval; 6.2.2 Are Space and Time of Primary Interest?; 6.2.3 Regularity of Space-Time Layouts; 6.2.4 Do Objects Change Location?; 6.3 Classes in spacetime. 
501 |a 6.4 Handling Time Series Data with =45 xts. 
520 |a Applied Spatial Data Analysis with R, Second Edition, is divided into two basic parts, the first presenting R packages, functions, classes and methods for handling spatial data. This part is of interest to users who need to access and visualise spatial data. Data import and export for many file formats for spatial data are covered in detail, as is the interface between R and the open source GRASS GIS and the handling of spatio-temporal data. The second part showcases more specialised kinds of spatial data analysis, including spatial point pattern analysis, interpolation and geostatistics, areal data analysis and disease mapping. The coverage of methods of spatial data analysis ranges from standard techniques to new developments, and the examples used are largely taken from the spatial statistics literature. All the examples can be run using R contributed packages available from the CRAN website, with code and additional data sets from the book's own website. Compared to the first edition, the second edition covers the more systematic approach towards handling spatial data in R, as well as a number of important and widely used CRAN packages that have appeared since the first edition.   This book will be of interest to researchers who intend to use R to handle, visualise, and analyse spatial data. It will also be of interest to spatial data analysts who do not use R, but who are interested in practical aspects of implementing software for spatial data analysis. It is a suitable companion book for introductory spatial statistics courses and for applied methods courses in a wide range of subjects using spatial data, including human and physical geography, geographical information science and geoinformatics, the environmental sciences, ecology, public health and disease control, economics, public administration and political science.   The book has a website where complete code examples, data sets, and other support material may be found: http://www.asdar-book.org.   The authors have taken part in writing and maintaining software for spatial data handling and analysis with R in concert since 2003 
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