出版社内容情報
【解説】
空間データを解析するために開発された「空間統計学」と総称される統計手法を実例を用いて紹介。
【目次】
空間データモデリング・空間点過程によるモデリング・ギブス点過程他
目次
第１章 空間データモデリング
第２章 空間点過程によるモデリング
第３章 ギブス点過程
第４章 マルコフ確率場と画像解析
第５章 ランダム閉集合、ステレオロジ、モルフォロジ
第６章 クリギング―地球統計学
補遺 測度と積分
著者等紹介
間瀬茂［マセシゲル］
１９７１年東京工業大学理工学部数学科卒業。１９７３年同大学大学院理工学研究科数学専攻修士課程修了。１９７６年同大学大学院理工学研究科数学専攻博士課程修了。同大学理学部情報科学科助手。１９７９年広島大学総合科学部助教授。１９９３～１９９７年同大学総合科学部教授。現在東京工業大学情報理工学研究科数理・計算科学専攻、教授・理学博士。専攻空間統計学
武田純［タケダジュン］
１９９５年京都大学工学部情報工学科卒業。１９９７年大阪大学大学院基礎工学研究科数理系専攻博士前期課程修了。２０００年大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻博士後期課程修了。専攻地球統計学、多変量解析。現在藤沢薬品工業（株）開発本部臨床統計企画部・博士（工学）
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感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
shin_ash
5
空間統計学の中でも空間点過程を中心に解説している。点過程が確率論が“むき出し”で出てくるので、この点は先にある程度確率論を押さえてからの方が理解しやすいだろう。内容的には難易度は高いが比較的分かりやすく書かれている様に思う。点過程からモンテカルロ法の話を経てMCMC、マルコフ確率場に至る、抽象理論から画像解析に至る構成。画像解析との切り口ならDNNが全盛であるが、マルコフ確率場はある意味で生成モデル的なので改めて重要な技術と感じる。またクリギングも触れており簡潔に分かりやすく書かれており理解しやすかった。2020/09/02
まみむめみむ
0
理論派の著者。理論をがっつり学びたい場合に手に取る本。しかし、pHのデータを用いた解析例は、初学者が実際に空間データの解析を行う際の参考として非常に有用。（探索的データ解析2014/06/05
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