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简介
目录
译者序
前言
**章 引言
1.1 为何要采样?
1.2 分析
1.3 经典统计学和地统计学
1.4 章节安排
第2章 目标和概念
2.1 采样目的
2.2 不确定性
2.3 采样实践
2.4 **变量和其分布
第3章 简单**采样
3.1 估计
3.2 样本容量
3.3 采样比例
3.4 检测
3.5 观测中的误差和偏差
第4章 效益,经济和逻辑
4.1 分层**采样
4.2 系统采样
4.3 不对齐采样
4.4 区域分类
4.5 逻辑和集群采样
4.6 序列(ranked-set)采样
4.7 比率和回归估计
第5章 空间分类预测
5.1 分类分析——方差分析
5.2 预测原则和对采样的意义
第6章 对设计实验进行采样
6.1 混合
6.2 伪重复
第7章 回归分析和验证采样
7.1 回归方程
7.2 校准
第8章 嵌套采样与分析
8.1 嵌套采样和空间尺度
8.2 不均衡采样
8.3 空间嵌套采样设计优化
8.4 区域化变量理论下的嵌套分析
第9章 基于地统计学模型的预测
9.1 采矿背景
9.2 一般问题
9.3 地统计学模型
9.4 地统计学线性预测
9.5 变异函数估计
9.6 克里格预测的采样方法
9.7 混合采样
9.8 优化样本设计和模拟退火
9.9 变异函数估计的采样方法
9.10 地统计学采样准则
参考文献
前言
**章 引言
1.1 为何要采样?
1.2 分析
1.3 经典统计学和地统计学
1.4 章节安排
第2章 目标和概念
2.1 采样目的
2.2 不确定性
2.3 采样实践
2.4 **变量和其分布
第3章 简单**采样
3.1 估计
3.2 样本容量
3.3 采样比例
3.4 检测
3.5 观测中的误差和偏差
第4章 效益,经济和逻辑
4.1 分层**采样
4.2 系统采样
4.3 不对齐采样
4.4 区域分类
4.5 逻辑和集群采样
4.6 序列(ranked-set)采样
4.7 比率和回归估计
第5章 空间分类预测
5.1 分类分析——方差分析
5.2 预测原则和对采样的意义
第6章 对设计实验进行采样
6.1 混合
6.2 伪重复
第7章 回归分析和验证采样
7.1 回归方程
7.2 校准
第8章 嵌套采样与分析
8.1 嵌套采样和空间尺度
8.2 不均衡采样
8.3 空间嵌套采样设计优化
8.4 区域化变量理论下的嵌套分析
第9章 基于地统计学模型的预测
9.1 采矿背景
9.2 一般问题
9.3 地统计学模型
9.4 地统计学线性预测
9.5 变异函数估计
9.6 克里格预测的采样方法
9.7 混合采样
9.8 优化样本设计和模拟退火
9.9 变异函数估计的采样方法
9.10 地统计学采样准则
参考文献
环境科学与管理采样方法 R.韦伯斯特等著,李艳,史舟译 科学出版社 9787030528872
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