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用R动态的显示开店序列和空间分布

作者简介:陈少飞,美国Tango Management Consulting公司高级地理研究分析员,主要工作为在连锁零售/餐饮的商业地产咨询中,从空间优化的角度给客户制订选址方案,并预测店面销售额。05年开始接触R,主要研究R在地理信息科学方面的应用,包括可视化,空间回归,地统计和空间最优化等。

一张图可以解说一个场景,而很多张图连续起来形成的动画就可以讲一个故事。

7-Eleven 便利店是源于美国的全球最大的便利连锁店,后来被日本伊藤洋华堂公司收购,在全球拥有42000家持有或连锁的店面,在美国本土也有超过8000家店。动态的显示美国8000家店的开店序列和空间分布,可以揭示这家连锁企业的发展规律,也对其他零售连锁企业的发展有着借鉴作用。

从这个动画中,我们可以看到7-Eleven起源于达拉斯,但是很快就把店面开到东西海岸。在发展早期迅速走出本地市场的举动,让其很快占领了美国的主要市场,赢得了口碑,接下来不断的在这些已有市场增加店的密度。80年代后期,前阶段的扩张导致7-Eleven遭遇财政危机,频临破产,开店速度明显降低。进入到2000年后,随着日资的收购,资金获得保障,开店速度重新加快。2010年后,不受金融危机的影响,开始跳出现有市场,在新的市场迅速拓展,这一阶段又稍显盲目。

结合开店数目的静态时序图,我们可以更直观的了解7-Eleven的扩张速度。

7-11

该动画采用了R里的animation 包,并得到了该包的作者谢益辉的指点。数据来自于现任美国7-Eleven市场规划部的总监,分析解读来自前任美国7-Eleven地产部副总裁。

WinBUGS在统计分析中的应用(第四部分)

如何生成一个GeoBUGS格式的中国地图

第一节 导言

R, WinBUGS and ArcInfo之前有些对GeoBUGS感兴趣的同学发邮件询问我有没有GeoBUGS的中国地图,以用于分析中国国内的一些空间数据。我想有必要将如何生成GeoBUGS格式的地图的方法分享给大家。这样的话, GeoBUGS就可以真正为我们所用,从而对于其他GeoBUGS没有自带的地图,我们也可以轻松生成了。本节不涉及统计分析,仅为GeoBUGS的研究使用者提供一个软件使用的技术参考。关于GeoBUGS的统计的书,国外实在是很多了,但关于这块地图定制的参考资料较少,故提出来供大家参阅。
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WinBUGS在统计分析中的应用(第三部分)

用GeoBUGS做简单的空间数据分析

第一节 实例介绍基本的空间模型

GeoBUGS是WinBUGS的一个模块,专门用来分析空间数据(spatial data)。由于和WinBUGS的基本模型结合得比较好,所以被广泛地使用。目前的GeoBUGS除了自身的地图格式外,还支持Splus, ArcInfo 以及 EpiMap的地图格式。当然了,在使用的时候需要做适当的转化才行。

下面是一个简单的例子,大家也可以在GeoBUGS的Manual中找到它。模型假设为条件自回归模型 Conditional Autoregressive(CAR)。数据为苏格兰唇癌疾病数据,反映的是苏格兰56个郡的唇癌发病率。这个数据比较经典,Clayton and Kaldor (1987) 和 Breslow and Clayton (1993)都曾在他们的论著中分析过该数据。

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WinBUGS在统计分析中的应用(第一部分)

开篇词

首先非常感谢COS论坛提供了这样一个良好的平台,敝人心存感激之余,也打算把一些学习心得拿出来供大家分享,文中纰漏之处还请各位老师指正。下面我将以WinBUGS的统计应用为题,分几次来谈一谈WinBUGS这个软件。其中会涉及到空间数据的分析、GeoBUGS的使用、面向R及SPLUS的接口包R2WinBUGS的使用、GIS与统计分析等等衍生出的话题。如有问题,请大家留下评论,我会调整内容,择机给予回答。

第一节 什么是WinBUGS?

WinBUGS对于研究Bayesian统计分析的人来说,应该不会陌生。至少对于MCMC方法是不陌生的。WinBUGS (Bayesian inference Using Gibbs Sampling)就是一款通过MCMC方法来分析复杂统计模型的软件。其基本原理就是通过Gibbs sampling和Metropolis算法,从完全条件概率分布中抽样,从而生成马尔科夫链,通过迭代,最终估计出模型参数。引入Gibbs抽样与MCMC的好处是不言而喻的,就是想避免计算一个具有高维积分形式的完全联合后验概率公布,而代之以计算每个估计参数的单变量条件概率分布。具体的算法思想,在讲到具体问题的时候再加以叙述,在此不过多论述。就不拿公式出来吓人了(毕竟打公式也挺费劲啊)。 继续阅读WinBUGS在统计分析中的应用(第一部分)