Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG Tp.HCM Khoa: Khoa Kỹ thuật Xây dựng Khoa/Bộ môn quản lý MH: Địa - Tin học Tp.HCM, ngày tháng năm Đề cương mơn học Sau đại học THỐNG KÊ KHƠNG GIAN (SPATIAL STATISTICS) Mã số MH: 085271 Số tín chỉ: Số tiết Tc (LT.BT&TH.Tự Học): TCHP: -Tổng: Đánh giá: 60 LT: 30 BT: TH: 15 Kiểm tra kỳ: 20% 20% Tiểu luận: 20% 20% Thi cuối kỳ: 60% 60% ĐA: BTL/TL: 15 - Môn tiên quyết: - Môn học trước: - Môn song hành: - CTĐT ngành (Mã ngành): Bản Đồ, Viễn Thám Và Hệ Thống Thông Tin Địa Lý (60440214) - Ghi khác: Mục tiêu môn học: Mục tiêu môn học cung cấp tổng quan giới thiệu kỹ thuật thống kê phần mềm sử dụng phân tích liệu khơng gian (địa lý) Aims: The goal of this course is to provide an overview of and introduction to the range of statistical techniques and softwares used in the analysis of spatial (geographic) data Nội dung tóm tắt mơn học: Có nhiều câu hỏi nghiên cứu liên quan đến liệu không gian, môn học đề cập đến lĩnh vực thống kê khơng gian: phân tích liệu điểm, phân tích liệu vùng phân tích liệu đa biến Môn học kết hợp lý thuyết, phương pháp, ứng dụng nhằm giúp sinh viên: (1) phát triển hiểu biết khái niệm lý thuyết quan trọng phân tích liệu khơng gian; Và (2) Có kinh nghiệm thực tiễn việc áp dụng phương pháp thống kê không gian vào loạt vấn đề thực tế sử dụng phần mềm thống kê Course outline: There are numerous research questions involving spatial data, but this course cover the three main areas of spatial statistics: (1) point pattern analysis; (2) area data analysis; and (3) multivariate spatial analysis The course is a mix of theories, methods, and applications geared towards helping students: (1) develop an understanding of the important theoretical concepts in spatial data analysis; and (2) gain practical experience in application of spatial statistics to a variety of practical problems using statistical software Tài liệu học tập: Giáo trình/Textbook [1] Trần Trọng Đức, Bài giảng “Thống kê khơng gian”, 2018 Sách tham khảo/References [2] J Chapman McGrew et al., An Introduction to Statistical Problem solving in Geography, Wm C rown Publishers, 1993 [3] Daniel A Griffith, Statistical Analysis for Geographer, Prentice Hall, 1991 [4] Schabenberger, O and Gotway, C A (2005) Statistical Methods for Spatial Data Analysis Chapman & Hall/CRC Press; ISBN: 1-58488-322-7 [5] Bivand, R S., Pebesma, E J., and G´omez-Rubio, V (2008) Applied Spatial Data Analysis with R Springer Science + Business Media; ISBN: 978-0-387-78171-6 [6] PySAL: Python Spatial Analysis Library http://pysal.org Các hiểu biết, kỹ cần đạt sau học môn học: Sau hồn tất mơn học này, sinh viên có: Hiểu khái niệm tự tương quan khơng gian Xác định giải đốn kiểu mẫu khơng gian tồn cục và cục liệu điểm vùng Hiểu nguyên tắc ứng dụng thực tế hồi quy hồi quy không gian Áp dụng phương pháp phân tích khơng gian thích hợp cho nghiên cứu riêng họ sử dụng phần mềm thống kê khác giải thích kết phân tích khơng gian Learning outcomes: Upon completion of this course, students should have: Understand concept of spatial autocorrelation Identify and interpret global and local spatial patterns of point and polygon data Understand the principals and practical applications of ordinary least square regression and spatial regression Understand the principals and practical applications of spatially balanced sampling Apply proper spatial analysis methods for their own research using various statistical software and interpret spatial analysis results Hướng dẫn cách học - chi tiết cách đánh giá mơn học: Sinh viên cần đọc sách giáo trình làm tập đầy đủ Sinh viên cần thực hành thường xuyên với phần mềm thống kê định Cách đánh giá Bài tập kiểm tra nhanh: 20% Bài tiểu luận: 20% Thi cuối kỳ: 60% Learning strategies & Assessment Scheme: Students should read textbooks and finish all assignments Students should practice regulary using assigned statistis software Grading: Homework and quizzes: 20% Class project: 20% Final: 60% Nội dung chi tiết: Tuần Chủ đề (chương) /Buổi Nội dung Tài liệu Tổng quan thống kê khơng gian? Dữ liệu khơng gian Phân tích liệu khơng gian dạng thăm dị Thống kê khơng gian [1] Thống kê mô tả theo không gian Đo lường khuynh hướng trọng tâm theo không gian Đo lường phân tán theo không gian [1], [2] Xác suất Phân bố Binominal Xác suất phân bố Phân bố Poison xác suất Phân bố chuẩn Bản đồ xác suất [1], [2] Lấy mẫu ước đoán Khái niệm lấy mẫu Các loại lấy mẫu xác suất Lấy mẫu không gian [1], [2] Ước đốn khoảng tin cậy Chọn kích thước mẫu Suy luận thống kê Kiểm định giả thuyết Giá trị P [1], [2] Kiểm định khác biệt mẫu Tuần /Buổi 7, Chủ đề (chương) Nội dung Tài liệu Kiểm định khác biệt hai mẫu Kiểm định khác biệt đa Kiểm định khác biệt cặp mẫu mẫu Kiểm định khác biệt ba nhiều mẫu [1], [2] Phân tích kiểu mẫu khơng gian Sắp xếp khơng gian điểm Phương pháp “Chỉ số lân [1],[2] cận gần nhất“ Phương pháp Ripley’ K Phân tích kiểu mẫu khơng gian (tt) Phương pháp “Tỉ số phương sai/trung bình” [1],[2] Phương pháp “so sánh hai phân bố tần số” 10, Tự tương quan không 11 gian Tương quan không gian toàn cục + Ma trận trọng số + Chỉ số Moran’s I + Thống kê G (GetisOrd) [1],[2] 12 Tự tương quan không gian (tt) Tương quan không gian cục + Anselin Moran's I [1], [2] + Local Hot spot (GetisOrd Gi*) 13 Hệ số tương quan Hệ số tương quan [1], [2] Hồi quy (OLS) Hồi quy trọng số không gian (GWR) [1], [2] 14, Hồi quy không gian 15 Giảng viên tham gia giảng dạy: CBGD chính: PGS.TS Trần Trọng Đức CBGD tham gia: TS Lê Cảnh Định BỘ MÔN QUẢN LÝ MÔN HỌC Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm GIẢNG VIÊN LẬP ĐỀ CƯƠNG