「空間統計」とは?空間データとは?Rによる空間統計解析・モデル、空間統計学の応用例など、空間統計を学びたいあなたにおすすめの本(教科書・参考書)もこちらです

空間統計 空間データ 空間情報 分析 モデル r データモデリング 例 応用例 具体例 活用例 おすすめ 本 教科書 参考書 R
空間統計 空間データ 空間情報 分析 モデル r データモデリング 例 応用例 具体例 活用例 おすすめ 本 教科書 参考書

最近、地図上でのデータ分析・統計解析が増えています。

空間統計学」は、場所の情報を活かした統計学がです。

空間統計では、通常のデータに加え、

「場所」という情報が加わったデータを「位置情報」や「地理情報」と呼び、

活用することができます。

 

  • 場所が重要」な話ってどういうがある?

 

と思われる方も多いかと思います。

 

空間統計学は、様々な分野で活用されています。

 

例えば、医学分野では、疫学での活用が特に有名です。

19世紀中頃のロンドンでは、コレラの感染が起こりました。

  • コレラ患者の発生分布と地図が重ねられました

この結果から、水道ポンプ周辺で患者が集中していることがわかり、

コレラ対策に重要な役割を果たしました。

この例は、空間統計の初期の活用例としてよく知られています。

 

近年では、スマホなどに搭載されたGPSを活用することで、位置の情報を持ったデータが得やすい状況になっています。

GPSから得られる人々の行動データを使えば、駅や店舗などの混み具合を、地図上にマッピングすることが可能です。

混む場所や時間帯を知ることができれば、避けることができ、感染症の対策を促進することが可能です。

実際に、ドコモやKDDI のスマホの位置情報を使うことで、コロナウイルス対策として混雑を可視化するといった、空間統計の活用がなされています。

(ちなみに、位置を持ったデータを地図に重ねるシステムは、

  • GIS (Geographical Information System) 」

と呼ばれています)

 

他にも環境分野では、

  • PM2.5などの浮遊物質の拡散具合

などが地図上に示されることで、健康被害を少なくすることができます。

 

生態学では、

  • 特定の植生の分布の変化や、空間的な偏りやランダム性

などを調べることで、環境保全対策などに有効な情報としてして活用されてます。

 

また、犯罪や自然災害などの発生の分布などを分析すると、

  • 犯罪が起こりやすいポイント(ホットスポット)が見出せ、

安全な暮らしを守るための政策の立案に有効です。

 

他にも、政治学の分野では、例えば。

  • 選挙のキャンペーンはどの地区にどのくらい行えば効果的か、

といった地理的な要因ときっても切り離せない問題について、根拠を持って回答を提示してくれます。

その他にも、

  • 軽量地理学
  • 計量経済学
  • 農林学、土壌学、水分野、鉱山学
  • 画像解析
  • リモートセンシング
  • 天文学
  • 考古学
  • 犯罪学

など、非常に幅広い多くの分野で活用されており、学んでおいて損はない内容となっています。

 

そこで本記事では、

  • 業務で空間データを扱うことになった
  • 空間統計を学んでみたい!
  • 普通の統計から一歩進んだ解析をしたい

というあなたのために、

 

  • 空間統計ってなに?
  • 空間統計分析は、どうすればいいの?
  • 空間統計を学ぶのにおすすめの本はある?

について、わかりやすく、サクッとまとめたいと思います。

「空間統計」とは?空間データとは?Rによる空間統計解析・モデル、空間統計学の応用例など、空間統計を学びたいあなたにおすすめの本(教科書・参考書)もこちらです

 

1冊目はこちら【空間統計の全体像と応用領域をバランス良くサクッと学びたいあなたにおすすめの本はこちら】

岩波データサイエンス Vol.4

本書は、データサイエンスについて基礎から応用まで幅広く学べるシリーズの第4作です。

特集として地理空間情報処理が取り上げられています。

  • 実践編:初学者の方にもわかりやすい基礎事項の解説
  • 事例紹介編:多彩な分野での分析例

の2部構成になっています。

実践編では、空間統計の入門について、例えば

  • QGISというフリーソフトの使い方

を手を動かしながら学べ、

  • フリーの統計分析ソフト「R」とGISの連携

も解説されています。

事例紹介編では、以下のテーマごとに、それぞれ専門家の方が、空間統計の活用例など具体的に示されながら分かりやすく解説されています。

  • 顧客動線研究
  • 空間疫学
  • SNSを利用したインフルエンザ流行の空間統計分析
  • 人の流れの地理空間情報
  • 位置情報のプライバシー・統計的安全性

本書は、専門家の方々が、身近なトピックについて、分かりやすく解説されている、密度の濃い、お得な本となっています。

読んでいて自分がデータ分析するイメージ湧いてくるような魅力のある1冊となっています。

 

 

 

 

メッシュ」とは、グリッドのことで、空間を領域に分けて、各領域を点で代表させる考え方です。

メッシュ統計は、グリッド(緯度経度)上に集計されているデータに対する統計学です。

近年のGPSの発達とともに、ますます活用の幅が広がっています。

2冊目はこちら【メッシュ(グリッド)データをもとにした空間統計学を基礎からシッカリ学びたいあなたにはこちら】

メッシュ統計 (統計学One Point)

本書は、メッシュデータの概念や使い方および活用事例について、

  • 日本と世界のデータの違い

だけでなく、

  • R言語のソースコード

とともに、系統的に、わかりやすく、手を動かしながら学べる1冊です。

メッシュデータの定義は、国や地域、目的により異なる場合があり、初学者の方は戸惑う場面があるかもしれません。

まず日本のメッシュ統計を行うために必要な「地域メッショコード」について、その定義からきちんと解説があります。

メッシュに分割して、メッシュコードにすることで、空間を数値列として1意に扱うことができるようになるメリットがあります。

他にも、

  • 位置情報付きデータ(ポイントデータ)
  • ポリゴンデータ

からメッシュ統計を行う手順も解説され、

  • ビジネスへの応用

などをお考えのあなたにも即役立つ内容となっています。

後半は世界のメッシュについての解説があります。

世界各地のメッシュの定義が、国や組織ごと解説があり、

  • 世界のメッシュ統計の作り方

などが説明されています。

メッシュ統計分析の具体例では、

解説とRコードがあり、両方相補的に読むことで、初学者の方でも、理解しやすくなっています。

メッシュ統計の初学者の方には、

  • ゼロからサクッと全体像をつかむ

のにおすすめの本です。

経験者の方は、

  • 日本のメッシュ統計から世界のメッシュ統計をやりたい
  • 世界のメッシュ統計から日本のメッシュ統計をやりたい

といった場合のデータの違いなどをサクッと理解させてくれる1冊となっています。

 

 

 

 

3冊目はこちら【空間統計学を基礎からシッカリ学びたいあなたにはこちら】

空間統計学: 自然科学から人文・社会科学まで (統計ライブラリー)

本書はシッカリと基礎から空間統計学を学びたいあなたにオススメの教科書となっています。

空間データの定義や数学的な準備から始まり、

空間統計で重要な空間重み行列と、空間自己相関とその検定がまず解説されています。

次に地球統計学における空間統計の説明があり、

  • 共分散関数・セミバリオグラム
  • バリオグラムのパラメータ推定
  • クリギング

などの手法が解説されています。

また様々な応用モデルや地球統計モデルも紹介されています。

その後、他の空間統計学の本とは違い、

空間計量経済学についての章があります。

  • 空間計量経済モデルやパラメータの推定
  • 空間自己相関・異質性とそれらの検定方法

などが解説され、それらの応用モデルも紹介されています。

教科書と書きましたが、参考文献の数が多いので、より応用的な勉強をする際のガイドとしても末長く使えるのがうれしいところです。

注意点としては、大学学部レベルの統計学を前提としているので、

それらが不安な方は、そちらをサクッと学んでから本書をやるのが効率的かと思います。

本書では、空間統計学が活用されている幅広い分野(自然科学から人文科学まで)について、

一気通貫に学べる大変貴重な1冊となっています。

 

 

 

 

4冊目はこちら【空間解析について、空間統計やネットワーク解析とそれらの様々な事例などから、系統的にわかりやすく学びたいならこちら】

空間解析入門

本書は、空間の解析を行うための基礎概念や手法について、空間統計だけでなく、ネットワーク分析による解析も学べる教科書です。

主に都市の解析に焦点が当てられており、応用例として、

  • 都市や建物の空間の利用をグラフ理論により分析・定量化した「スペースシンタックス理論
  • 都市の形態の類似性の表現方法や分類についての「形態解析
  • 移動履歴データを活用した「観光行動分析
  • 空間データを可視化する方法の1つである「カルトグラム
  • エージェントを用いたシミュレーション」による空間解析

といったものが挙げられています。

注意点としては、本書ではプログラミングなどの

  • コード例はありません

なので、手を動かしながら学びたい方は他書を参照されてください。

ただし、本書にはコードがない分、

  • 解説のページが充実

しており、分かりやすい説明と系統立てた学習を提供してくれます。

なので、特に初学者の方は、他書を使い手を動かし学びながら、わからない項目があったら、

  • 本書を辞書的に引く

といった使い方もオススメです。

本書は、空間解析の概念や基本事項、空間統計の様々な手法やネットワークに対する空間解析など、

初学者の方にもわかりやすく、辞書的にも系統的にも学べるおすすめの1冊となっています。

 

 

 

 

 

 

5冊目はこちら【空間統計の初学者の方が、Rで手を動かしながら、基礎からサクッと学ぶならこちら】

Rによる空間データの統計分析 (統計科学のプラクティス)

本書は、空間統計の基礎から学べるだけでなく、現場でどう使われているか実践力もつけれる1冊です。

空間データの活用場面や分析手法の解説から始まり、

  • 空間データの種類や構造、操作の種類
  • 地域間の比較のやり方
  • 空間データの可視化や分類方法(クラスタリング)

などの基本が学べます。

加えて、空間データの特徴を活かした分析として

  • 空間的自己相関
  • 確率地図
  • 空間集積性
  • 空間点過程
  • 空間補間
  • 空間計量経済モデル
  • カウントデータモデル

などが解説されています。

本書の特徴は、分かりやすい解説の後で、Rによるコード例が示されており、手を動かしながら学んだり、理解を確認することができます。

空間統計の手法を網羅的に学びたいといったあなたにも最適の本です。

またベイズ統計の空間統計への活用も他書より多く解説されています。

あなた独自のデータがあるなら、本書のコード例を参考にすぐに分析に取りかかれる1冊となっています。

詳しくはこちらの記事にございます↓

空間統計を「R」で手を動かしながら学びたいあなたにオススメの本はこちらです

 

 

 

 

6冊目はこちら【地理空間データ解析だけでなく、Rの使い方を基礎から学べる、独学にもおすすめの一石二鳥の本はこちら】

Rによる地理空間データ解析入門

本書は、地理空間データ解析の初学者の方が、

独学で、Rを使って、分析できるようになる1冊です。

丁寧な解説と具体例、Rによるサンプルコードで学ぶことで、空間データの解析方法を1つずつ身につけていくことができます。

Rを使ったことがない方用に、Rの解説もキチンとされています。Rを使えるようになることで、他のRの高度な手法を使えるようになります。

各章末には練習問題があり、解答がわかりやs9解説されています。独学のあなたも、練習問題を通じて理解度を確かめることができます。

本書は、空間統計や地理空間データ解析を、初心者の方が、Rの使い方とともに、基礎から独学しやすい1冊となっています。

詳しくはこちらの記事にございます↓

「地理空間情報」とは?地理空間情報データの可視化、統計モデル作成など、「R」の使い方とともに、基礎から手を動かしながら学びたいあなたにおすすめの本はこちらです

 

 

 

 

7冊目はこちら【地理空間データ分析をRでサクッと学べる1冊はこちら】

地理空間データ分析 (Rで学ぶデータサイエンス 7)

本書は、Rで地理空間データをサクッと扱えるようになりたい方向けの1冊です。

Rは空間データを分析するためのパッケージがいろいろありますが、

各手法ごとにパッケージの使い方を、具体的な例題とともに解説してくれます。

図やグラフなどの作成方法についてもRのコードとともに説明されており、

Rによる空間解析について

  • 一通り体験したい
  • サクッと身につけたい
  • 自分のデータでやってみたい

といったあなたにおすすめの1冊となっています。

ただし、Rについてはある程度使える前提なので、Rを使ったことない場合には他書を参照する必要があります↓

 

 

 

 

 

 

8冊目はこちら【ツイッターのデータを空間分析したいあなたにはこちら】

ツイッターの空間分析

本書は、ツイッターのジオタグ(位置情報)付きのツイートデータを入手・分析する方法を学べ、応用例などを効率的に把握できる1冊です。

空間分析の基礎について、

  • ジオタグ付きツイートの入手・前処理
  • 地理的解析での注意点
  • ユーザの居住地推定法
  • ツイートのテキストマイニング

について、Python のコードとともにわかりやすく解説されています。

事例も豊富に紹介されています。

  • アニメ聖地の巡礼行動の分析
  • 観光地への関心の時系列変化分析
  • ネットワーク科学を利用した地域分類
  • Tweet内に出現する名詞の時空間的特徴
  • ツイートに見られることばや顔文字の地域差
  • 神社周辺でのツイートの宗教学的分析

ネットワーク科学による地域分類では、隣接行列、次数、距離、クラスター係数、中心性、コミュニティ検出などもまとめられており、

ネットワーク科学の基礎的な内容もサクッと学ぶことができます。

加えて、各章の最後には、より発展的な内容を学びたいあなたのために文献がまとめられており、

さらなる学びの道標を与えてくれます。

本書は、社会的インフラでもあるツイッター上のリアルな声を分析しながら、

身近な疑問から、ビジネスにも役立つ情報の抽出方法を学べる1冊となっています。

 

 

 

 

9冊目はこちら【空間データのモデリングについて、様々なデータでの解説があり、辞書的にも使える1冊】

 

 

原著もございます↓

 

 

 

 

 

 

というわけで、本記事では、

  • 業務で空間データを扱うことになった
  • 空間統計を学んでみたい!
  • 普通の統計から一歩進んだ解析をしたい

というあなたのために、

  • 空間統計ってなに?
  • 空間統計分析は、どうすればいいの?
  • 空間統計を学ぶのにおすすめの本はある?

について、わかりやすく、サクッとまとめました。

 

 

 

 

こちらもございます↓

 

 

 

 

こちらもございます↓

「統計学」を「ビジネス」に活かしたいけど、どの本で学べばいいの?ってあなた、こちらはいかがでしょうか

 

統計解析フリーソフト「R」で、楽しみながら統計を学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【Rで楽しむ統計 (Wonderful R 1)】

 

「クラスター分析(クラスタリング)」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、6冊はこちらです

 

時系列分析をサクッと学べるおすすめの良書、9冊はこちらです

 

「医療統計」を基礎から入門したいあなたにおすすめの良書、8冊はこちらです

 

「データ解析」や「統計モデリング」を基礎から体系的に学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【データ 解析のための統計モデリング入門】 』