本文详细描述稀疏条件自回归模型的精确推断及其 Stan 实现，是稀疏条件自回归模型的近似推断的姊妹篇。稀疏表示可以获得数量级的效率优势，对于大型空间数据集有更好的扩展性

本文的目的是 Tolkein’s Middle Earth 托尔金小说中的中土世界 — 基于ME-GIS数据集学习 ggplot2 可视化 sf 对象。因此，主要介绍 sf 对象，已经存在 sp 和 raster 对象，为什么还要 sf 对象？

朗格拉普岛位于南太平洋上，是马绍尔群岛的一部分，二战后，美国在该岛上进行了多次核武器测试，核爆炸后产生的放射性尘埃笼罩了全岛，目前该岛仍然不适合人类居住，只有经批准的科学研究人员才能登岛。从泊松广义线性模型到泊松空间广义线性混合效应模型，及其在分析朗格拉普岛上核污染物浓度的空间分布的应用

很多人谈及机器学习都会对传统统计嗤之以鼻，因为在他们眼里做统计的都是在自己的一亩三分地里翻来覆去，关上门我就是全世界！说做统计的其实在做数学一点也不过分，你看统计的四大顶刊，都是各种测度空间、矩阵代数、泰勒展开等，如果论文里面没有这些装备打造的新发现，基本上都难登大雅之堂！

目前，大大小小的公司都有数据库系统甚至是集群，做数据分析第一步就是连接上数据，故而，介绍 R 语言环境中如何连接远程数据库及其在 R Markdown 数据分析报告中的使用。数据库涉及常见的 RSQLite 和不常见的 ClickHouse，并且都考虑到生产环境中的实际情况。

盘尾丝虫病是由一种可致盲的热带疾病，非洲盘尾丝虫病控制项目 APOC (African Programme for Onchocerciasis Control) 搜集了 $N=168$ 个村庄的 $M = 21938$ 个血液样本，每个村庄抽取的样本量为$m_i=\mathrm{NO\_EXAM}$，其中感染了的 NO_INF 人， 在该村庄（坐标 $x_i$）观察到的感染比例 $p(x_i)…

空间数据分析和建模的怕是离不开画地图，本文尝试几乎所有画图手段让你明白掌握原始数据的重要性，数据处理的坑有多深！如果基于别人文章中加工过的数据，想做进一步的探索是很难的，只有沿着前人走过的路，把算法提升下，这是很多人的路子，复现也是很有希望的，新花样就别想了！哪有那么好的事情让你在别人的数据集上做出新模型、新算法的同时创新！

quake6 数据集记录了 1973年至 2010 年全球六级以上地震强度的变化，从中国地震台网 http://www.ceic.ac.cn 下载了2012年4月26日至2019年6月30日的地震数据

目前 R 内置的帮助文档 ?rlogis 有一个错误，见论坛讨论帖 https://d.cosx.org/d/420735，考虑到提交错误的代价，我不妨暂记于此，以作提醒 dlogis(x, location = 0, scale = 1, log = FALSE) plogis(q, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, log.p =…