करके सीखना मेरा पसंदीदा तरीका है। और जब यह स्थानिक आंकड़ों की बात आती है, तो आर को गंभीरता से शक्तिशाली उपकरण मिल रहा है। इसलिए यदि यह कुछ कोर्स सामग्री के माध्यम से ब्राउज़ करने का विकल्प है, तो डेटा डाउनलोड करें और इसे स्वयं आज़माएं।
कुछ स्थानिक स्थानिक स्वसंरचना (SA) को कवर करने वाले प्रारंभिक बिंदु (और आम तौर पर R में स्थानिक सामान को संभालते हुए बोलते हैं):
वाशिंगटन विश्वविद्यालय में सेंटर फॉर स्टडीज इन डेमोग्राफी एंड इकोलॉजी (सीएसडीई) स्थानिक आर कार्यशाला से सामग्री प्रदान करता है ।
हार्वर्ड विश्वविद्यालय के इंस्टीट्यूट फॉर क्वांटिटेटिव सोशल साइंस में एसए को कवर करने वाली आर वर्कशॉप में एप्लाइड स्पेसियल स्टैटिस्टिक्स से सामग्री है ।
कोलोराडो विश्वविद्यालय में भूगोल विभाग एसए को अपने परिचय के भाग के रूप में मात्रात्मक तरीकों के पाठ्यक्रम के लिए सामग्री प्रदान करता है ।
एक बार जब आप R के साथ कुछ परिचित हो जाते हैं, तो आप PostgreSQL के लिए PL / R - R प्रक्रियात्मक भाषा का उपयोग करके इसे PostgreSQL के साथ जोड़ सकते हैं, लेकिन मैं इस पर टिप्पणी नहीं कर सकता क्योंकि मैं इस विषय पर जानकार नहीं हूं।
अजगर दूसरा विकल्प हो सकता है। PySAL एक सक्रिय रूप से विकसित और अच्छी तरह से प्रलेखित पुस्तकालय है जो आपको SA (और सबसे अधिक संभावना, और भी अधिक) सहित सभी GeoDa कार्यक्षमता को लागू करने देगा । Python और Postgres आमतौर पर अच्छे दोस्त होते हैं इसलिए कुछ समय के लिए निवेश करने से आप उन दोनों से शादी कर सकते हैं।