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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