MOOC推荐|探索城市数字密码(R语言)
课程概述
《探寻城市数字密码》是南京大学建筑与城市规划学院本科生专业核心课《城市与区域系统分析》的重要组成部分。在研究城市问题时,通常需要辨识城市问题涉及的多重因子是什么,以及这些因子间的因果关系。数理统计分析方法为我们探寻城市数字密码提供了一把钥匙。正确的运用数理统计方法可以帮助我们识别城市密码,分析城市运行原理,提取城市问题的核心影响因素,进而提出解决思路。我们将以城市研究中的基础定量分析方法(数理统计方法)为主线,以数据获取、数据处理、描述统计、回归分析、结果解释为核心,将原理讲授、案例解析和R语言编码结合,重点培养学生对城市问题进行定量分析的基本能力,并能运用R语言进行建模。
本课程有以下特色:
1.原理讲授内容丰富,可拓展性强:课程主体教学内容包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、结构方程模型等适用于城市不同数据规律的一般研究方法,帮助学生快速入门并由易到难逐步提升分析城市问题的能力。
2.案例解析贴合实际,针对性强:选取有代表性的城市现象作为研究案例,生动形象的讲解从理论梳理、模型构建到结果解释的系列过程,鼓励学生发散联想,建立自己分析城市问题的思维范式。
3.R语言编码录屏讲解,可操作性强:以明确的研究目的和多样化的实验数据库为依托,指导学生运用R语言分析具体的城市问题,并能对分析结果进行合理解释。课程附有R代码和实验数据,方便学生课后练习。
课程大纲
01
初识城市数字密码
了解分析城市问题的一般思维范式,掌握定量分析的前提条件和建模过程,学习R语言的安装及界面操作。
课时
1.1 认识城市问题的复杂性
1.2 探寻城市数字密码的思维范式
1.3 初识R语言
02
获取城市数字密码
了解数据基本分类规则和常用的城市数据获取途径,掌握如何根据研究需求获取合适的城市数据,学习建立数据库以及R语言导入。
课时
2.1 城市数据类型划分规则
2.2 城市典型数据及其获取途径
2.3 如何将数据库导入R语言
03
预处理城市数字密码
了解数据预处理的意义,掌握数据预处理的逻辑步骤和基本规则,学习利用R语言编码对异常值、缺失值等进行处理。
课时
3.1 为什么需要数据预处理?
3.2 数据预处理基本规则
3.3 如何运用R语言进行数据预处理
04
描述城市数字密码
了解城市数据的集中和离散趋势测定方法和基本可视化表达比较,学习利用R语言对数据特征进行描述并实现可视化表达。
课时
4.1 数据的集中与离散趋势测度
4.2 数据描述的可视化
4.3 如何运用R语言进行数据描述
05
警惕城市数字陷阱
了解统计抽样涉及到的基本概念,辨析不同抽样方法的原理和特征,识别城市数字陷阱。
课时
5.1 总体和样本
5.2 何为统计陷阱?
5.3 对数据保持怀疑的态度
06
推断城市数据特征
学习随机变量和几种常见的数据分布,掌握中心极限定理,并了解统计推断的内涵。
课时
6.1 随机变量与数据分布
6.2 中心极限定理
6.3 统计推断
07
检验城市数据特征
掌握正态性检验、方差分析和相关性分析的一般方法,学习如何利用R语言对城市数据进行正态性检验、方差分析和相关分析。
课时
7.1 正态分布的判断方法
7.2 方差分析
7.3 相关分析
7.4 如何运用 R语言进行数据特征检验
08
解译城市数字密码之线性回归
了解回归分析建模的要点,通过案例掌握多元线性回归分析城市问题的一般建模步骤,学习如何利用R语言构建线性回归模型并解释结果。
课时
8.1 线性回归建模要点
8.2 案例:城市房价的建成环境影响因素研究
8.3 如何运用R语言建立线性回归模型
09
解译城市数字密码之逻辑回归
了解逻辑回归的原理,辨析不同类型的逻辑回归模型适用情况,通过案例掌握逻辑回归模型分析城市问题的一般建模步骤,学习如何利用R语言构建二元逻辑回归模型并解释结果。
课时
9.1 逻辑回归建模要点
9.2 案例:城市居民出行模式选择的影响因素研究
9.3 如何运用R语言建立二元逻辑回归模型
10
解译城市数字密码之去粗取精
了解数据降维的原理,掌握主成分分析和因子分析的原理并辨析两者异同,学习如何利用R语言对城市数据分别进行主成分分析和因子分析。
课时
10.1 主成分分析与因子分析
10.2 案例:建成环境变量的主成分分析
10.3 如何运用R语言进行主成分分析与因子分析
11
解译城市数字密码之结构方程模型
了解结构方程模型的原理,通过案例掌握结构方程模型分析城市问题的一般建模步骤,学习如何利用R语言构建完整的结构方程模型并解释结果。
课时
11.1 结构方程模型建模要点
11.2 案例:基于计划行为理论的城市居民健身影响因素分析
11.3 如何运用R语言建立结构方程模型
12
浅谈城市复杂系统
了解城市复杂系统的基本特征,以城市健康问题作用机制为例,学习城市复杂系统的应用思路,展望城市分析与复杂性科学的前景。
课时
12.1 城市复杂系统的基本特征
12.2 案例:复杂系统理论视角下城市健康问题作用机制概念框架
12.3 城市分析与复杂性科学
建议教材
1. 徐建华,计量地理学(第二版),2014,高等教育出版社
2. 徐建华,现代地理学中的数学方法(第三版),2017,高等教育出版社
3. Torsten Hothorn, Brian Everitt.(2014) A Handbook of Statistical Analyses using R(Third Edition). CRC Press,Boca Raton.
4. Darrell Huff.(1954) How to Lie with Statistics. Norton,New York.
5. 刘春成,城市隐秩序:复杂适应系统理论的城市应用,2017,社会科学文献出版社
6. 徐建刚 等,智慧城市规划方法-适应性视角下的空间分析模型,2016,东南大学出版社
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