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课程目录
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
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
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
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
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
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
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
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
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
10.1 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
11.1 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
12.1 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
1.2 探寻城市数字密码的思维范式
1.3 初识R语言
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
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
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
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
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
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
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
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
10.1 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
11.1 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
12.1 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
课程详情
本课程以城市研究中的基础定量分析方法为主线，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。（南京大学）
本课程以城市研究中的基础定量分析方法为主线，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。（南京大学）
本课程以城市研究中的基础定量分析方法为主线，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。（南京大学）
