一片树林为什么有的地方挤成一团，有的地方却彼此保持距离？《Random Patterns and Structures in Spatial Data》把树木、星系或事故地点视作随机落在空间里的“点”，再用空间点过程——研究这些点如何聚集、排斥或近似随机的模型——解释肉眼看到的图样为何形成。
据 Routledge 官方书页，这本由法国洛林大学数学教授 Radu S. Stoica 撰写、2025 年出版的书，依次讲概率建模、MCMC 模拟和统计推断，并配有应用与实例。它的核心工具是带相互作用的 marked Gibbs point processes：每个点不只有位置，还可附带大小、方向或类别等“标记”，整体模型则描述对象之间的吸引、排斥与几何约束。MCMC 是一套逐步更新的近似计算方法，让复杂模型能够被模拟和估计。
全书覆盖宇宙学、环境科学、地质学和社会网络，并提供 C++ 与 R 代码。它更像一本从“看见空间图样”走向“建立并检验模型”的进阶参考，而不是面向零基础读者的轻量科普。