Книга "Explorative r?umliche Datenanalyse mit lokalen Statistiken".Inhaltsangabe:Einleitung: In vielen wissenschaftlichen Disziplinen werden Daten mit einem geographischen Kontext erhoben und analysiert, so z. B. in der Geologie, der Geographie, der Epidemiologie, der Astronomie oder auch den Sozialwissenschaften. Dies gilt heutzutage zwar mehr denn je, aber das Bem?hen um die Auswertung solcher Daten reicht bereits Jahrhunderte zur?ck. Erste Anzeichen von Statistiken f?r r?umliche Daten scheinen in Form von Datenkarten aufgekommen zu sein. Halley zeichnete z. B. schon im Jahre 1686 in eine Karte mit den Umrissen der Kontinente die Richtungen von Passat- und Monsunwinden in den Tropen ein und versuchte, ihnen eine physikalische Ursache beizumessen. Auf dieselbe Art und Weise fand der britische Arzt Dr. Snow 1854 heraus, da? eine Cholera-Epidemie in London haupts?chlich auf einen mit Abwassern verunreinigten Brunnen zur?ckzuf?hren war. Diese beiden Beispiele deuten schon an, wie interessant sich eine Besch?ftigung mit r?umlichen Daten gestalten kann. Was ist nun das entscheidende Differenzierungsmerkmal f?r einen r?umlichen Datensatz? Es ist die Tatsache, da? die Beobachtungen eine r?umliche Referenz haben, d.h. deren Erhebungsorte sind als Punkte, Linien oder Gebietseinheiten erkl?rt. Die r?umliche Lage der Beobachtungen f?hrt zu zwei Arten von Effekten, der r?umlichen Abh?ngigkeit (= Autokorrelation) und der r?umlichen Heterogenit?t (= Nicht-Stationarit?t). Ersterer ...