課程名稱︰計量地理學及實習 課程性質︰系所必修課程 課程教師︰溫在弘 開課學院：理學院 開課系所︰地理環境資源學系 考試日期（年月日）︰2012/01/13 考試時限（分鐘）：150分鐘 是否需發放獎勵金：是 （如未明確表示，則不予發放） 試題 : 注意事項：答案卷的文字以中文或英文撰寫，作答使用的語言需一致 （特殊的專有名詞，如未有適當的中文名詞，則不在此限）。 一、問答題：（50%，每題各 10 分） 1. 比較 Lai, PC et al. (2009) Spatial analysis of falls in an urban community of Hong Kong 研究論文的圖 2 與圖 3，請說明「臨界距離(threshold distance)」的設定 對於 NNH 群聚的大小與個數會造成的影響，並解釋其可能的 原因。 2. 請解釋何謂「可調整面積單元問題（modifiable areal unit problem, MAUP）」， 並至少舉出一例說明之。 3.請觀察並比較以下的圖(a)與圖(b)，這兩張圖是皆是利用同樣的點資料（point data）， 使用核密度估計（kernel density estimation）所繪製的密度地圖，請說明造成同一筆 點資料會造成這兩張密度地圖差異的可能原因。 圖(a) 圖(b) [難以呈現.....] 4. 請說明 Anderson, TK (2009) Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hotspots 研究論文中， 對 kernel density estimation 在群聚 分析所提出的缺點。 5. 請說明 Getis-Ord Local Gi(d)與 Gi*(d)在公式計算的差異，並舉例說明這兩個 指標的應用時機。 二、實作題：（50%） 圖資說明： (a) tpe_fastfood.shp 台北市速食店屬性欄位： Store 表示速食店名稱（MIC：麥當勞；KFC：肯德基） X_coor, Y_coor 表示該商店的 TWD 67 二度分帶座標 (b) tpe_population 台北市各里人口數 屬性欄位： Census 表示各里人口數 Household 表示各里家戶數 Town_id 表示各行政區代碼 X_coor, Y_coor 表示該里幾何中心點的 TWD 67 二度分帶座標 1. 分別利用 NNH clustering 及 Kernel density estimation 比較 MIC 與 KFC 的群聚 地點。（10 分） 2. 分別利用 Risk-adjusted NNH clustering 及 Dual kernel density estimation， 並以各里人口數進行調整，比較調整後的 MIC 與 KFC 的群聚地點。（20 分） 3. 將「台北市麥當勞速食店」分別以「里」與「行政區」加總，以「里」與「行 政區」 的幾何中心點，利用 Dual kernel density estimation 比較不同空間尺度 加總造成 密度地圖呈現的差異，並說明造成其差異的可能原因。（20 分） 額外加分題（20 分） 針對實作題 (2)的分析結果，進行參數的敏感度分析，說明 Risk-adjusted NNH clustering 及 Dual kernel density estimation 的參數設定對於群聚分析結果的影響。 說明：各種統計方法所設定的參數，需清楚標註，並說明其理由；若推論涉及假設檢定， 需附註說明其顯著水準ꄊ 考試提供的圖資並非真實數據，僅供教學實習及課程評量之目的。 --

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