《Statistics for Spatio-Temporal Data》是2011年Wiley出版的图书，作者是Noel Cressie、Christopher K. Wikle。


时空过程的最新介绍，将经典思想与现代分层统计建模概念和最新计算方法相结合 从了解环境过程和气候趋势，到开发绘制公共卫生数据和入侵物种传播图的新技术，人们对考虑到空间、时间和时空信息的数据统计分析有着很高的需求。时空数据统计》系统地介绍了关键定量技术，这些技术结合了统计计算以及分层统计建模（尤其是贝叶斯统计建模）的最新进展，重点介绍了动态时空模型。Cressie 和 Wikles 提供了一个独特的演示文稿，将时间序列和空间统计学以及随机过程领域的思想融入其中。本书首先分别论述了时间数据和空间数据，然后将这些概念结合起来，讨论了理解复杂过程的时空统计方法。涵盖的主题包括 时空数据的探索方法，包括可视化、频谱分析、经验正交函数分析和 LISAs 时空协方差函数、时空克里金和空间过程的时间序列 层次动态时空模型 (DSTM) 的发展，讨论线性和非线性 DSTM 以及计算算法。