課程資訊
課程名稱
計量地理學及實習
Quantitative Geography and Lab. 
開課學期
107-1 
授課對象
學程  生物統計學程  
授課教師
溫在弘 
課號
Geog3007 
課程識別碼
208 36120 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期五7,8,9(14:20~17:20) 
上課地點
地理電腦室 
備註
本課程中文授課,使用英文教科書。
限本系所學生(含輔系、雙修生)
總人數上限:50人
外系人數限制:5人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1071_Geog3007 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

本課程定位是「地理資訊系統」的進階課程,係以應用地理資料進行的空間分析方法,為主要授課內容。本課程將以地理資訊系統與推論統計學的基本觀念,進一步介紹空間資料分析方法及其應用。授課課程以點資料與面資料的空間型態分析(spatial pattern analysis)分析方法為主,每周將講授主要的空間分析方法與理論,並輔以R程式語言的空間分析套件來實作各種分析方法與討論案例應用,以期透過實作來理解分析方法概念。 

課程目標
授課方式以講授及實作為主,授課內容著重於地理課題的實際應用,並配合電腦實作,期使學生能夠具備計量地理課題的獨立思考及作業的能力。 
課程要求
課程參與、電腦實習與作業、期中考及期末考 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
Brunsdon and Comber (2015), An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping, London: Sage Publication 
參考書目
Mitchell (2005), The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2: Spatial Measurements
and Statistics, CA: ESRI Press. 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
課堂實習 
20% 
 
2. 
課後作業 
30% 
 
3. 
第一次期中考 
15% 
 
4. 
第二次期中考 
15% 
 
5. 
期末考 
20% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
9/14  Course Introduction 
第2週
9/21  R Basics: Data and Plotting 
第3週
9/28  Spatial Data Handling 
第4週
10/05  Programming for Spatial Data 
第5週
10/12  Using R as a GIS 
第6週
10/19  Using R as a GIS: More complex problems 
第7週
10/26  Comprehensive Lab #1 
第8週
11/02  * The First Mid-term Exam * 
第9週
11/09  Point Pattern: Description Measures 
第10週
11/16  Point Pattern: Quadrat Analysis 
第11週
11/23  Point Pattern: Nearest-Neighbor Methods 
第12週
11/30  Point Pattern: Distance-based Methods 
第13週
12/07  * The Second Mid-term Exam * 
第14週
12/14  Point Pattern: Density-based Methods 
第15週
12/21  Spatial Autocorrelation 
第16週
12/28  Localized Spatial Analysis 
第17週
01/04  Issues of Multiple Testing in Spatial Analysis 
第18週
01/11  期末考