彼得J.迪格爾著的這本《空間統計學（翻譯版原
書第3版）》介紹了分析空間點過程數據的模型和統
計方法，在理論論述嚴謹的同時，盡量避免過多技術
細節的討論。書中引用了大量實際例子，讓讀者對統
計方法的應用有更加直觀的感覺，相關數據以及R程
序可以從作者的網頁上獲取。全書共有13章，內容包
括：引言、預檢驗、稀疏采樣模式方法、空間點過程
、非參數法、模型、運用概括性描述進行模型擬合、
用似然方法進行模型擬合、空間流行病學中的點過程
方法、時空點過程、探索性分析、經驗模型和方法、
機械模型和方法。
本書可作為統計學專業的本科高年級學生以及研
究生用書，也可作為統計學專業相關的科研人員的參
考書。

4.2 二階屬性
4.2.1 單變量過程
4.2.2 拓展到多元過程
4.3 高階矩和*近鄰分布
4.4 均勻泊松過程
4.5 獨立性和隨機標記
4.6 估計二階屬性
4.6.1 估計二階屬性
4.6.2 估計對相關函數
4.6.3 強度加權平穩過程
4.6.4 多變量過程
4.6.5 例子
4.7 兔子視網膜的錯位無軸突細胞
4.8 估計*近鄰分布
4.8.1 例子
4.9 結論
第5章 非參數法
5.1 引言
5.2 估計二階強度的加權積分
5.3 強度空間變化的非參數估計
5.3.1 估測蘭辛森林數據強度的空間變化
5.4 分析重復的空間點模式
5.4.1 估計重復數據的K-函數
5.4.2 設計試驗中的組間對比
5.5 參數法還是非參數法？
第6章 模型
6.1 介紹
6.2 叢生分布
6.3 泊松群過程
6.4 非均勻泊松過程
6.5 Cox過程
6.6 變換高斯Cox過程
6.7 簡單抑制過程
6.8 馬爾可夫點過程
6.8.1 成對相瓦作用點過程
6.8.2 *廣義形式的相瓦作用
6.9 其他構造
6.9.1 基於格點的過程
6.9.2 減薄過程
6.9.3 疊加
6.9.4 不均勻環境中的相瓦作用
6.10 多元模型
6.10.1 標記點過程
6.10.2 多元點過程
6.10.3 如何構造多元模型？
6.10.4 Cox過程
6.10.5 馬爾可夫點過程
第7章 運用概括性描述進行模型擬合
7.1 介紹
7.2 運用K函數進行參數估計