課程資訊
課程名稱
空間分析方法與應用
Spatial Analysis: Methods and Applications 
開課學期
106-2 
授課對象
學程  人口學程  
授課教師
溫在弘 
課號
Geog5016 
課程識別碼
228 U0660 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期四7,8,9(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。[人口學程] 選修領域(四)遷移與空間。
總人數上限:30人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1062_Geog5016 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
本課程尚未建立核心能力關連
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

本課程是屬於地理資訊分析的進階課程,先修科目應包括:「統計學」、「計量地理學」以及「地理資訊系統」等相關課程。本課程目的在於介紹進階空間資料分析方法、應用並深化資料分析的實作能力等,使其瞭解各種空間分析方法運用的時機、模式分析與報表解讀等,並補充實證研究論文的導讀,說明其在空間分析研究上的實用性,提供地理系或相關系所的大學部高年級與研究生能運用適當的空間分析方法,進行地理學相關議題的研究。本學期的授課主題包括:地理空間視覺化(geospatial visualization)、點資料的空間群聚與時空過程(spatial clustering and space-time process)、空間自相關與半變異元圖(spatial autocorrelation and semi-variogram)、空間估計與地理統計(geostatistics)、空間迴歸與外溢效果(spatial regression and spillover effect)、地理加權迴歸模式(geographically-weighted model)以及空間流動估計(estimating flows between locations);輔以導讀地理學觀點的實證論文,理解各種方法的延伸應用;並利用R統計語言,培養資料分析實作能力。 

課程目標
本課程介紹空間分析方法的理論觀念,將以「統計學」、「計量地理學」以及「地理資訊系統」等相關課程為先修基礎,進一步從統計分析的觀點,深化各種空間分析方法的理論基礎,提供同學進階的地理資訊分析能力。本課程將提供已修過統計學、計量地理學與地理資訊系統的大學部高年級同學與博碩士班研究生,應用空間分析方法與適當的結果解讀,並透過各種領域的應用實例,瞭解空間分析作為一種跨學科應用的潛在可能。 
課程要求
課程參與討論、論文研讀、電腦實習 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
參考書目
1. Fischer, Getis (2010). Handbook of Applied Spatial Analysis: Software
Tools, Methods and Applications. Springer. ISBN: 3642036465
2. Fotheringham, Rogerson (2009). The SAGE Handbook of Spatial Analysis. Sage
Publications Ltd. ISBN: 9781412910828.
3. O'Sullivan, Unwin (2010), Geographic Information Analysis, 2nd Edition.
Wiley. ISBN: 0470288574
 
指定閱讀
1. Bivand, Pebesma, Gomez-Rubio (2013). Applied Spatial Data Analysis with R. Springer. ISBN: 978-0387781709.
2. Brunsdon and Comber (2015), An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping, London: Sage Publication
3. 補充研讀教材與相關期刊論文 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
口頭報告 (2次) 
20% 
 
2. 
實習與作業 
30% 
 
3. 
期中考 
20% 
 
4. 
期末考 
20% 
 
5. 
課程參與討論 
10% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
3/01  Course Introduction 
第2週
3/08  Geospatial Visualization: using ggplot2  
第3週
3/15  Handling Spatial Data: using GISTools 
第4週
3/22  Publishing Interactive Maps to the Web: R Shiny 
第5週
3/29  ## 助教 Q&A 
第6週
4/05  *No Class* 
第7週
4/12  ## Oral Presentation: Interactive Web Mapping App 
第8週
4/19  Spatial Point Patterns: Distance-based Methods 
第9週
4/26  ## Mid-term Exam 
第10週
5/03  Spatial Point Patterns: Density-based Methods 
第11週
5/10  Space-Time Interaction and Clustering 
第12週
5/17  Spatial Autocorrelation 
第13週
5/24  Localized Spatial Analysis 
第14週
5/31  Geostatistics: Understanding underlying spatial structures 
第15週
6/07  Spatial Regression 
第16週
6/14  Spatial Equilibrium Effects 
第17週
6/21  ## Oral Presentation: Term Project 
第18週
6/28  ## Final Exam