环境与生态统计：R语言的应用 [Environmental and Ecological Statistics with R] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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钱松 著，曾思育 译

图书标签:

• 环境统计
• 生态统计
• R语言
• 统计建模
• 数据分析
• 生态学
• 环境科学
• 生物统计
• R软件
• 统计推断

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040318937

版次：1

商品编码：10874562

包装：平装

丛书名： 数据分析与模拟丛书

外文名称：Environmental and Ecological Statistics with R

开本：16开

出版时间：2011-07-01

页数：379

正文语种：中文

编辑推荐

结合案例来描述每一种统计学模型，解释如何开展数据分析，讨论采用模拟手段来检验模型，这是模型开发与评估中的重要方面，给出多层回归模型（如多层ANOVA、多层线性回归和广义多层模型），指导如何用R语言采实现诸多方法，在线提供书中所用到的数据集和R语言脚本。

内容简介

在强调统计思维的归纳性本质基础上，《环境与生态统计：R语言的应用》把应用统计学跟环境与生态领域关联到一起。《环境与生态统计：R语言的应用》遵循解决统计建模问题的一般方法。内容覆盖了模型界定、参数估值和模型评估。作者用了很多实例来阐述统计学模型以及如何用R语言来实现模型。本书首先为开展简单的数据分析任务提供了基础知识。例如探索性数据分析和线性回归模型拟合。接下来重点介绍了统计建模，包括线性和非线性模型、分类和回归树以及广义线性模型。书中还讨论了用于模型检验的模拟，为开发出的模型提供评估工具，同时探讨了多层回归模型这类会对环境和生态学数据分析产生广泛影响的模型。
本书重点针对的是环境和生态学问题的统计建模和数据分析。通过引导读者理解解决科学问题和开发统计模型的过程，轻松地从科学假设过渡到统计模型。

作者简介

钱松，1985年于清华大学环境工程系获学士学位，1988年于南京大学地理系获硕士学位，1995年于美国杜克大学（Duke University）获环境科学博士与统计学硕士双学位。曾任中国国家环境保护部华南环境科学研究所工程师，先后在美国杜克大学湿地研究中心从事博士后研究，在波特兰州立大学（Portland State University）任教。现任美国杜克大学环境学院（Nicholas school of the Environment）研究副教授，兼任美国地质调查局北卡罗来纳水环境科学中心（North Carolina Water Science Center：U.S.Geological Survey）研究员。
长期从事环境和生态统计方面的科研与教学工作。目前以土地利用（例如城市化）对水环境和水生生态系统的影响为研究重点。多年来，在环境和生态统计领域不断有所创新，尤其是将贝叶斯统计方法应用于环境和生态学研究领域，取得了丰硕的成果。

内页插图

目录

表清单
图清单
第1部分 基本概念
第1章 引言
1.1 美国佛罗里达Everglades湿地案例
1.2 统计学问题
1.3 参考文献说明

第2章 R语言
2.1 什么是R语言?
2.2 开始使用R语言
2.2.1 R提示符与赋值
2.2.2 数据类型
2，2.3 R的函数
2.3 RCommander

第3章 统计假设
3.1 正态性假设
3.2 独立性假设
3.3 等方差假设
3.4 探索性数据分析
3.4.1 展示分布的图形
3.4.2 比较分布的图形
3.4.3 识别变量问依存关系的图形
3.5 从图形到统计学思维
3.6 参考文献说明

第4章 统计推断
4.1 总体均值和置信区间的估计
4.1.1 估计标准误的自举法
4.2 假设检验
4.2.1 t检验
4.2.2 双侧备择
4.2.3 用置信区间进行假设检验
4.3 一般过程
4.4 假设检验的非参数方法
4.4.1 秩变换
4.4.2 wilcoxon符号秩检验
4.4.3 wilcoxon秩和检验
4.4.4 关于分布无关检验方法的讨论
4.5 置信水平α、统计功效1β和P值
4.6 单因素方差分析
4.6.1 方差分析
4.6.2 统计推断
4.6.3 多重比较
4.7 案例
4.7.1 美国佛罗里达Everglades湿地案例
4.7.2 Kemp的鳞龟
4.7.3 水质达标评价
4.7.4 红树林和海绵体之间的相互作用
4.8 参考文献说明

第Ⅱ部分 统计建模
第5章 线性模型
5.1 作为线性模型的ANOVA
5.2 简单和多元线性回归模型
5.2.1 最小平方法
5.2.2 鱼样本中的：PCBs
5.2.3 用一个预测变量来回归
5.2.4 多元回归
5.2.5 相互作用
5.2.6 残差和模型评估
5.2.7 类型预测变量
5.2.8 芬兰湖泊案例和共线性
5.3 构建预测性模型的一般考虑
5.4 模型预测的不确定性
5.5 双因素ANOVA
5.5.1 相互作用
5.6 参考文献说明
……
第Ⅲ部分 高级统计建模
参考文献
索引

精彩书摘

（3）统计推断不仅能提供参数值，而且可以提供跟估计值联系在一起的不确定性的信息。在实践中，采样误差和测量误差同时存在于数据中。采样误差描述的是估计出的总体特征与真实总体之间的差异。例如，12个月TP浓度监测值的平均值与真正的均值浓度之间的差异就是采样误差。采样误差之所以发生是因为我们用总体的一部分来推断总体。采样误差是抽样模型的话题，而抽样模型不会直接涉及测量误差。测量误差即使在整个总体（或全部数据）得到观测的情况下都会发生。测量误差模型是处理这一不确定性的工具。通常地，我们把这两种方法结合起来构建统计模型。统计推断的重点则是对误差予以量化。
（4）统计假设是统计推断的基础。最常使用的统计假设就是测量误差的正态性假设。测量误差被假设为服从均值为0、标准差为盯的正态分布。当这些基本假设不能满足，对不确定性的统计推断就可能造成误导。所有的统计学方法依赖于以下假设：数据是总体这样或那样的随机样本。
采用参考条件方法制定环境标准取决于识别参考站点的能力。在南佛罗里达，对参考站点的识别是通过对生态学者筛选出的代表生态“平衡”的生态变量进行统计模拟来实现的。这个过程虽然复杂，但实质上是比较两个总体，即比较参考总体和受影响的总体的过程。
一旦环境标准确定了，评价水体是否满足标准就成为一个不断进行统计假设检验的问题。如果将上述工作翻译成假设检验问题，实际上我们是在检验水体达标的零假设和水体不达标的备择假设。在美国，很多州要求，如果宣称水体达标，那么水体超标的时间不能超过10％。因此，特别重要的量就是浓度分布的第90个百分点。当第90个百分点低于水质标准，水体被认为是达标的；当第90个百分点高于水质标准，水体被认为是超标的。
除此之外，大量的生态学指标（或度量）被测量后用于研究湿地生态系统对农业径流造成的磷浓度升高的响应。这些研究收集了大量数据，并且常需要进行复杂的统计分析。例如，生态阈值概念通常被定义为一种条件，一旦超过该条件，生态系统就会发生质量、性质或现象的突然急剧变化。
……

深度学习与自然语言处理前沿技术：从理论到实践 图书简介 本书全面深入地探讨了深度学习领域中自然语言处理（NLP）的前沿技术与实践应用。旨在为读者提供一个坚实的理论基础，并辅以大量的实战案例，使用当前最先进的框架（如PyTorch和TensorFlow）进行代码实现。本书的编写风格严谨而不失启发性，力求在技术深度和可读性之间找到完美的平衡点，特别适合具备一定编程基础和机器学习初步知识的研究人员、数据科学家和高级软件工程师。 第一部分：基础理论与模型构建 本书的开篇部分，我们将重新审视传统的NLP范式，并引出现代深度学习方法带来的范式转变。 第一章：NLP的演进与深度学习的基石 本章首先回顾了从基于规则的系统到统计语言模型（N-gram、隐马尔科模型）的发展历程。随后，重点介绍了深度学习在NLP中崛起的关键技术——词嵌入（Word Embeddings）。我们将详细剖析Word2Vec（CBOW与Skip-gram）的数学原理、负采样和分层Softmax优化策略。此外，FastText的引入将展示如何有效处理OOV（词汇表外）问题，并探讨上下文相关的词嵌入（如ELMo、BERT）的出现如何解决了传统静态嵌入的局限性。 第二章：循环神经网络（RNN）及其变体 本章聚焦于处理序列数据的核心架构——循环神经网络。我们将从基础RNN的结构出发，阐述其梯度消失和梯度爆炸问题。随后，深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，包括输入门、遗忘门和输出门的精确数学表达式及其在序列建模中的作用。我们将通过构建一个简单的文本生成器来演示这些模型的实际应用，并讨论如何使用Teacher Forcing进行高效训练。 第三章：注意力机制与序列到序列（Seq2Seq）模型 注意力机制是现代NLP的基石之一。本章首先解释了为什么标准的Seq2Seq模型（基于编码器-解码器架构）在处理长序列时性能下降。接着，我们详细阐述了加性注意力（Bahdanau风格）和乘性注意力（Luong风格）的实现细节。重点讲解如何通过注意力权重来动态地聚焦输入序列中最相关的部分，极大地提升了机器翻译、文本摘要等任务的性能。 第二部分：Transformer架构及其革命 本书的核心部分将献给Transformer模型，这是当前NLP领域的主导范式。 第四章：自注意力机制与Transformer的结构 本章将深入解析Transformer模型的核心——自注意力（Self-Attention）机制，特别是其“缩放点积注意力”（Scaled Dot-Product Attention）的计算过程。我们将详细分析Query、Key和Value矩阵的生成、QKV的交互作用以及Softmax层的意义。随后，我们将全面解析Transformer的整体架构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同表示子空间的信息，以及位置编码（Positional Encoding）如何为模型引入序列顺序信息。 第五章：预训练模型的崛起：BERT及其变体 本章聚焦于改变游戏规则的预训练模型。我们将详细介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向性是如何通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务实现的。我们不仅会探讨其结构细节，还会深入分析Fine-tuning（微调）策略，并展示如何将其应用于命名实体识别（NER）、问答系统（QA）和文本分类任务。此外，本章还将简要介绍RoBERTa、ALBERT等优化变体的改进思路。 第六章：生成式预训练模型：GPT系列与文本生成 与BERT的编码器结构不同，本章专注于以GPT为代表的解码器结构。我们将探讨单向（自回归）语言模型的工作原理，以及GPT系列模型如何在海量无标签数据上学习强大的语言生成能力。重点分析Scaling Laws（缩放法则）对模型性能的巨大影响，并讨论在实际应用中如何使用Prompt Engineering（提示工程）来引导大型语言模型（LLM）完成特定任务，而非进行全模型微调。 第三部分：高级应用与工程实践 在掌握了核心模型之后，本书的最后部分将转向实际应用场景和工程挑战。 第七章：机器翻译与文本摘要的深度优化 本章将结合Seq2Seq框架和Transformer，详细讲解神经机器翻译（NMT）的最新进展。我们将讨论束搜索（Beam Search）解码策略的优化，以及如何使用长度归一化和覆盖率惩罚来提升翻译质量。对于文本摘要，我们将区分抽取式（Extractive）和生成式（Abstractive）摘要，并展示如何使用对比损失函数（Contrastive Loss）来训练更连贯的摘要模型。 第八章：知识图谱与关系抽取 NLP的应用不再局限于文本本身，而是扩展到结构化知识的构建。本章将介绍如何利用深度学习模型从非结构化文本中抽取实体和关系，构建知识图谱。我们将探讨基于注意力机制的关系分类器，以及如何使用嵌入（Embedding）技术（如TransE, RotatE）来表示知识图谱中的实体和关系，从而进行知识推理。 第九章：模型部署、效率优化与伦理考量 本书的收官之章关注实际工程部署。我们将探讨模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以减小大型模型在推理时的计算负担和内存占用。最后，本书将严肃探讨当前NLP领域面临的社会和伦理问题，包括模型中的偏见（Bias）识别与缓解、对抗性攻击（Adversarial Attacks）的防御，以及确保AI系统的公平性和可解释性的重要性。 目标读者 本书适合于具备Python编程基础，熟悉基本线性代数和概率统计知识的读者。无需拥有深厚的深度学习背景，但对构建高性能NLP系统有浓厚兴趣的从业者和学生将受益匪浅。通过本书的学习，读者将能够从理论层面理解最先进的NLP模型，并能够独立地使用主流框架实现和优化这些模型，以解决现实世界中的复杂语言问题。

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作为一名刚入门的生态学研究生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍统计学在生态学中应用的教材，《环境与生态统计：R语言的应用》无疑是我遇到的最佳选择。这本书的优点在于它不仅涵盖了基础的统计学知识，更重要的是，它将这些知识与R语言的实际操作紧密结合起来。书中大量的示例代码，让我能够在动手实践中学习，而不是仅仅停留在理论的理解。我尤其欣赏书中关于广义线性模型（GLM）和广义加性模型（GAM）的讲解，这些模型在生态学研究中应用广泛，而书中通过生动的例子，让我能够清晰地理解它们的原理和适用范围。此外，书中对数据预处理和清洗的技巧也进行了详细介绍，这对于提高数据分析的效率和准确性至关重要。我曾经在处理某些数据集时遇到很多困难，但通过学习书中的方法，我学会了如何有效地处理缺失值、异常值，以及如何进行变量转换等，这大大节省了我宝贵的研究时间。这本书让我对R语言在生态学研究中的应用有了更深刻的认识，也为我未来的研究奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是统计学领域的一股清流，尤其对于像我这样在生态学和环境科学领域摸爬滚打多年的研究者来说，简直是及时雨。一直以来，数据分析都是我工作的重中之重，但很多时候，面对海量数据和复杂的模型，总感觉力不从心。传统的统计软件虽然功能强大，但学习曲线陡峭，而且在可视化方面总有些生硬，难以直观地展现研究结果。当我翻开《环境与生态统计：R语言的应用》时，立刻被它由浅入深的讲解方式吸引了。作者并没有一开始就抛出枯燥的理论公式，而是巧妙地将统计概念与实际的生态环境问题相结合，比如如何利用R分析物种多样性指数，如何建立回归模型来预测环境因素对种群密度的影响，又或者是如何进行空间自相关分析来探究地理分布模式。最让我惊喜的是，书中提供了大量的R代码示例，每一个步骤都清晰明了，可以直接复制粘贴运行，这对于新手来说简直是福音。而且，书中对R语言在图形绘制方面的应用也进行了深入的介绍，我学会了如何用ggplot2绘制出既美观又信息量丰富的统计图表，这极大地提升了我论文的可读性和影响力。这本书不仅教会了我如何运用统计工具，更重要的是，它教会了我如何用统计的思维去解读环境和生态现象，让我对数据有了更深的理解和洞察。

评分☆☆☆☆☆

读完《环境与生态统计：R语言的应用》，我感觉自己对生态数据分析的理解提升了一个全新的维度。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”。它没有简单地罗列统计方法，而是通过精心的案例设计，引导读者一步步地理解统计模型的构建逻辑、参数估计以及模型评估的全过程。我特别喜欢书中关于模型比较和模型平均的部分，这对于在众多候选模型中找到最能解释数据的模型至关重要。书中详细介绍了AIC、BIC等模型选择标准，以及如何利用R语言进行模型平均，这让我能够更客观、更全面地评估我的模型结果。此外，书中还涉及了一些高级的主题，比如混合效应模型和空间统计，这些内容对于处理具有层次结构或空间相关性的生态数据非常有帮助。我曾经在尝试构建混合效应模型时屡屡碰壁，但通过学习这本书，我终于掌握了关键的技巧，能够有效地分析我的实验数据。这本书不仅是一本技术手册，更是一本思维指南，它教会了我如何用统计学的语言来阐述复杂的生态问题。

评分☆☆☆☆☆

自从接触了《环境与生态统计：R语言的应用》，我感觉自己打开了生态数据分析的新世界。过去，我总是被各种统计方法搞得头晕脑胀，总觉得统计学离我遥不可及。但是这本书不一样，它用一种非常接地气的方式，把抽象的统计概念具象化，并且巧妙地融入了R语言的实际操作中。我特别喜欢书中关于贝叶斯统计在生态模型中的应用章节，这部分内容在很多传统的教材中都很难找到，但对于理解生态系统的复杂性和不确定性至关重要。作者通过具体的案例，比如如何用贝叶斯模型估计物种的生存率，如何量化环境因子对生态过程的影响，让我第一次真正体会到贝叶斯方法在解决实际问题上的强大威力。而且，书中对各种可视化工具的使用也进行了详细的指导，我能够轻松地绘制出令人惊艳的统计图表，这不仅让我更好地理解数据，也让我的研究成果更加直观地呈现在他人面前。这本书的价值不仅仅在于教授R语言的代码，更在于它传递了一种科学的研究思路和分析方法，让我能够更深入地洞察环境和生态系统的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的出版简直是给广大生态统计从业者带来了一场“及时雨”！一直以来，虽然我熟悉R语言的基础操作，但在处理一些复杂的环境和生态统计问题时，总感觉缺乏系统性的指导。市面上的统计学书籍要么过于理论化，要么就是缺乏针对性，很难直接套用到我日常的研究工作中。而《环境与生态统计：R语言的应用》则很好地弥合了这一差距。它没有仅仅停留在理论层面，而是将复杂的统计方法分解成一个个易于理解的模块，并紧密结合实际的生态和环境研究案例。例如，书中关于时间序列分析的部分，详细介绍了如何利用R分析气候变化对物种分布的影响，这正是我目前研究的重点。此外，作者在模型选择和诊断方面的讲解也非常到位，让我能够更加谨慎和科学地选择适合自己研究数据的模型，避免了过去一些“瞎猫碰上死耗子”的尝试。书中丰富的代码示例，不仅能够直接应用于实践，更是学习R语言进阶操作的绝佳教材。我通过学习这本书，不仅巩固了现有的R技能，更掌握了许多新的分析技术，让我在数据分析的道路上又迈进了一大步。这本书的实用性和前瞻性，绝对会让它成为我案头的常备工具书。

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要学R 先拿别的专业借鉴一下也不错

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很好，很好很好，很好很好，很好很好很好很好很好很很好好很好很好很好

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宝贝不错，其实英文版的写的更好。比较适合生态学的精读一下

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还可以的。。。

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讲解非常系统，科学到位，实例分析经典

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相信京东，加油。

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结合实例讲解深入浅出，非常好的一本参考书。

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很有深度的一本专业书

评分☆☆☆☆☆

送货很快，价格也不错。