计量地理学：
又称数量地理学或统计地理学或理论地理学，是用数学方法和计算机技术研究地理现象及地理要素的科学，是应用地理学的分支，是数学与地理学相交叉的学科。 “计量革命”：
指20世纪50年代末开始的以数学方法在地理学中的应用为内涵的计量运动。
计算地理学：
以向量或并行处理器为基础的超级计算机为工具，对“整个”、“大容量”资料所表征的地理问题实施高性能计算，探索构筑新的地理学理论应用模型。
BASE MHGLL用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。
属性数据：
用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件、地理过程的有关属性特征。
中位数：
将各个数据从小到大排列，居于中间那个位置的数就是中位数。
众数：
众数就是出现频数最多的那个数。从一个侧面反映了地理数据的一般水平。
方差：
从平均概况衡量一组地理数据与平均值的离散程度。
基尼系数：
就是通过两组数据的对比分析，纵、横坐标均以累计百分比表示，从而做出罗伦次曲线，然后再计算得出的集中化指数。
锡尔系数：
用于对经济发展、收入分配等均衡（不均衡）状况，进行定量化的描述。
变异系数：
它表示了地理数据的相对变化（波动）程度。
偏度系数：
它测度了地理数据分布的不对称性情况，刻画了以平均值为中心的偏向情况。
峰度系数：
它测度了地理数据在均值附近的集中程度。
集中化指数：
是一个描述地理数据分布的集中化程度的指数。
统计分组：
所谓统计分组就是根据研究目的，按照一定的分组标志将地理数据分成若干组。
多样化指数：
研究一个国家、地区或城市综合发展的评定指标。
定性数据：
表示地理现象或要素只有性质上的差异，而没有数量上的变化。
罗伦次曲线：
20世纪初，意大利统计学家罗伦次，首先使用累计频率曲线研究工业化的集中化程度。后来，这种曲线就被称之为罗伦次曲线。
间隔尺度数据：
这种数据是以连续的量来表示地理要素，根据地理要素的不同性质，它采用不同的度量单位作为标准。
秩相关系数：
仪器分析论文是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列为此，以各要素样本值得位次代替实际数据而求得的一种统计量。
偏相关系数：
在多要素所构成的地理系统中，先不考虑其它要素的影响，而单独研究两个要素之间的相互关系的密切程度称为偏相关。用以度量偏相关程度的统计量，称为偏相关系数。
复相关系数：
一个要素的变化往往受到多种要素的综合作用和影响，而单相关或偏相关分析的方法都不能反映各要素的综合影响。要解决这一问题，就必须采用复相关分析法。 几个要素与某一
个要素之间的复相关程度，用复相关系数来测定。
回归分析方法：
回归分析方法就是研究要素之间具体数量关系的一种强有力的工具，运用这种方法能够建立反映地理要素之间具体的数量关系的数学模型即回归模型。
时间序列：
是要素（变量）的数据按照时间顺序变动排列而形成的一种数列。它反映要素（变量）随时间变化的发展过程。
时间序列分析：
就是通过分析地理要素（变量）随时间变化的历史过程，揭示其发展变化规律，并对其未来状态进行预测。
聚类分析：
它是根据地理变量（或指标或样品）的属性或特征的相似性、亲疏程度，用数学的方法把它们逐步地分型划类，最后得到一个能反映个体或站点之间、体之间亲疏关系的分类系统。
直接聚类法：
是根据距离矩阵的结构一次并类得到的结果，是一种简便的聚类方法。
主成分分析：
是把原来多个变量划:为少数几个综合指标的一种统计分析方法。从数学角度来看，这是一种降维处理技术。
趋势面分析：
是利用数学曲面模拟地理系统要素在空间上的分布及变化趋势的一种数学方法。
马尔可夫预测法：
是一种预测事件发生概率的方法，它基于马尔可夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）的变动状况。
灰预测法：
是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法，是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预则。
状态转移过程：
事件的发展，从一种状态转变为另一种状态。
马尔可夫过程：
在事件的发展过程中，若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关，而与过去的状态无关，或者说状态转移过程无后效性，则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程。
逐步回归分析：
多元逐步回归方法的基本思路在于自动地从大量可供选择的变量中选取最重要的变量，据以建立回归分析的预测或者解释模型。
最优回归方程：
回归方程中包含所有对因变量作用显著的自变量，而不包含作用不显著的自变量，这样的方程叫最优回归方程。
战略决策模型：
解决战略性、长远性、全局性重大决策问题的决策模型。
长期趋势：
是指时间序列随时间的变化而逐渐增加或减少的长期变化的趋势。
季节变动：
是指时间序列在一年中或固定时间内，呈现出的固定规则的变动。
循环变动：
是指沿着趋势线如钟摆般地循环变动，又称景气循环变动。
地理学第一定律：
在地里空间中邻近的现象比距离远的现象更相似。
Moran散点图：
以（Wz，z）为坐标点的Moran散点图，它对空间滞后因子Wz和z数据对进行了可视化的二维图示，常来研究局部的空间不稳定性。
区域化变量：
当一个变量呈现为空间分布时，就称之为区域化变量。
地统计学：
又称地质统计学，是以区域化变量理论为基础，以变异函数为主要工具，研究那些在空间
分布上既有随机性又有结构性，或空间相关和依赖性的自然现象的科学。
克立格插值法：
又称空间局部估计或空间局部插值法，是建立在变异函数理论及结构分析基础之上的，它是在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏最优估计的一种方法。
网络分析：
它是运筹学的一个重要分支，它主要运用图论方法研究各类网络的结构及其优化问题。
空间自相关：
是空间位置上越靠近，事物或现象就越相似，即事物或现象具有对空间位置的依赖关系。
变异函数：
在一维条件下变异函数定义为，当空间点x在一维x轴上变化时，区域化变量Z(x)在点xjpeg 图像和x+h处的值Z(x)与Z(xnoetv+h)差的方差的一半为区域化变量Z(x)在x轴方向上的变异函数。
投入产出分析：
它主要编制投入产出表及建立相应的数学模型，反应经济系统各部门（产业）之间的而相互关系。
直接消耗系数：
表示生产单位产品 j 所需直接消耗产品 i 的数量.一般称之为直接消耗系数，或技术系数。
静态投入产出模型：
主要研究某一时期各个产业部门之间的相互联系问题。
动态投入产出模型：
则针对若干时期，研究再生产过程中各个产业部门之间的相互联系问题。
可行解：溧阳市文化小学
满足约束条件（即满足线性约束和非负约束）的一组变量为可行解。
最优解：
使目标函数最大或最小化的可行解称为最优解。
AHP决策分析方法：
是一种将决策者对复杂问题的决策思维过程模型化、数量化的过程。
决策问题：
在实际生产活生活问题中，对于一个需要处理的事件，面临几种客观条件，又有几种可供选择的方案，这就构成了一个决策问题。
自然状态：
在决策问题中，决策者所面临的每一种客观条件就称之为一个自然状态，简称状态或条件，有时也称为状态变量。
行动方案：
在决策问题中，那些可供选择的方案就称之为行动方案，简称方案或策略，有时也称为方案变量或决策变量。
状态概率：
是指决策问题中每一种自然状态出现的概率。
益损值：
是指每一种行动方案在各种自然状态下所获得的报酬或者需要付出的损失。
最佳决策方案：
就是依照某种决策准则，使决策目标取最优值得那个行动方案。
计量地理学是用 和 研究地理现象及地理要素的科学。
计算机技术、数学方法
必须事先规定一个基点,以连续的量表示地理要素,这样的数据为 ； 表示地理现
象或要素只有性质上的差异，而没有数量上的变化。
比例尺度数据、定性数据
罗伦次曲线的上凸程度，表示部门的 程度。 是一个描述地理数据分布的集中化程度的指数。
集中化、集中化指数
当一个数据很偏时，即极值对平均数计算上产生巨大影响时，用 ；在表示地理数据的集中性特征值时，一个地理数据系列两端数值不确定时，可用 。
中位数、众数
当两级端量之差不大时，可用 ；当测定具有动态变化的地理现象时，可有 。
算术平均数、几何平均数
地理数据的基本特征包括数量化、形式化与逻辑化 ，不确定性， ， 。
多种时空尺度 ， 多维性。
地理数据的分布特征值有哪些是集中性的代表值：平均数、 、 。
中位数，众数。
地理数据的分布特征值有哪些是离散性的代表值：极差、四方位差、 和 。结构设计
方差，标准差。
计量地理学的研究对象包括 、 和区域研究。
地理空间与过程的研究，生态与环境研究。
计量地理学的主要的研究内容包括空间分布规律性，空间要素分析， ， 。
空间过程分析，地理系统模拟、预测和规划。
不具有地理预测的性质， 具有地理预测的性质。
相关分析、回归分析（或灰预测、马尔柯夫等）
一元线性回归分析常用的检验方法是 ，它的第二自由度是 。
F检验、n-2
建立一个自变量个数较少的多元线性回归方程，可用于描述某些自变量与某一地理现象间的数量关系； 要求回归方程中包含所有对因变量作用显著的自变量，而不包含作用不显著的自变量，
多元回归分析、多元逐步回归。
是指沿着趋势线如钟摆般地循环变动， 是指时间序列随时间的变化而逐渐增加或减少的长期变化的趋势。
循环变动、长期趋势。
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