Przestrzenne metody ilościowe w R: Statystyka, ekonometria, uczenie maszynowe, analiza danych

Książka "Przestrzenne metody ilościowe w R" stanowi kompleksowy przewodnik po nowoczesnych technikach analizy danych przestrzennych. Przedstawia metody statystyki przestrzennej, ekonometrii przestrzennej, symulacji Monte Carlo i uczenia maszynowego, wykorzystywane w ekonomii, regionalistyce i analizach biznesowych. Została napisana z myślą o badaczach regionalistów, analitykach danych i studentach, oferując praktyczne podejście do projektowania i programowania badań przestrzennych w środowisku R. Książka zawiera przegląd aktualnej literatury naukowej, przykłady oparte na rzeczywistych danych z kodem R dostępnym na GitHub oraz prezentuje pakiety i algorytmy R w kontekście badań. Pozwala na wizualizację procesów ekonomiczno-społecznych, uzyskanie zależności przyczynowo-skutkowych oraz tworzenie efektywnych prognoz, wykorzystując GIS, geolokalizację i mapowanie jako narzędzia analityki naukowej i biznesowej. Metody te są kluczowe w dobie big data i rosnącej popularności analizy przestrzennej.