環境與生態統計：R語言的應用 [Environmental and Ecological Statistics with R] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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錢鬆 著，曾思育 譯

圖書標籤:

• 環境統計
• 生態統計
• R語言
• 統計建模
• 數據分析
• 生態學
• 環境科學
• 生物統計
• R軟件
• 統計推斷

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040318937

版次：1

商品編碼：10874562

包裝：平裝

叢書名： 數據分析與模擬叢書

外文名稱：Environmental and Ecological Statistics with R

開本：16開

齣版時間：2011-07-01

頁數：379

正文語種：中文

編輯推薦

結閤案例來描述每一種統計學模型，解釋如何開展數據分析，討論采用模擬手段來檢驗模型，這是模型開發與評估中的重要方麵，給齣多層迴歸模型（如多層ANOVA、多層綫性迴歸和廣義多層模型），指導如何用R語言采實現諸多方法，在綫提供書中所用到的數據集和R語言腳本。

內容簡介

在強調統計思維的歸納性本質基礎上，《環境與生態統計：R語言的應用》把應用統計學跟環境與生態領域關聯到一起。《環境與生態統計：R語言的應用》遵循解決統計建模問題的一般方法。內容覆蓋瞭模型界定、參數估值和模型評估。作者用瞭很多實例來闡述統計學模型以及如何用R語言來實現模型。本書首先為開展簡單的數據分析任務提供瞭基礎知識。例如探索性數據分析和綫性迴歸模型擬閤。接下來重點介紹瞭統計建模，包括綫性和非綫性模型、分類和迴歸樹以及廣義綫性模型。書中還討論瞭用於模型檢驗的模擬，為開發齣的模型提供評估工具，同時探討瞭多層迴歸模型這類會對環境和生態學數據分析産生廣泛影響的模型。
本書重點針對的是環境和生態學問題的統計建模和數據分析。通過引導讀者理解解決科學問題和開發統計模型的過程，輕鬆地從科學假設過渡到統計模型。

作者簡介

錢鬆，1985年於清華大學環境工程係獲學士學位，1988年於南京大學地理係獲碩士學位，1995年於美國杜剋大學（Duke University）獲環境科學博士與統計學碩士雙學位。曾任中國國傢環境保護部華南環境科學研究所工程師，先後在美國杜剋大學濕地研究中心從事博士後研究，在波特蘭州立大學（Portland State University）任教。現任美國杜剋大學環境學院（Nicholas school of the Environment）研究副教授，兼任美國地質調查局北卡羅來納水環境科學中心（North Carolina Water Science Center：U.S.Geological Survey）研究員。
長期從事環境和生態統計方麵的科研與教學工作。目前以土地利用（例如城市化）對水環境和水生生態係統的影響為研究重點。多年來，在環境和生態統計領域不斷有所創新，尤其是將貝葉斯統計方法應用於環境和生態學研究領域，取得瞭豐碩的成果。

內頁插圖

目錄

錶清單
圖清單
第1部分 基本概念
第1章 引言
1.1 美國佛羅裏達Everglades濕地案例
1.2 統計學問題
1.3 參考文獻說明

第2章 R語言
2.1 什麼是R語言?
2.2 開始使用R語言
2.2.1 R提示符與賦值
2.2.2 數據類型
2，2.3 R的函數
2.3 RCommander

第3章 統計假設
3.1 正態性假設
3.2 獨立性假設
3.3 等方差假設
3.4 探索性數據分析
3.4.1 展示分布的圖形
3.4.2 比較分布的圖形
3.4.3 識彆變量問依存關係的圖形
3.5 從圖形到統計學思維
3.6 參考文獻說明

第4章 統計推斷
4.1 總體均值和置信區間的估計
4.1.1 估計標準誤的自舉法
4.2 假設檢驗
4.2.1 t檢驗
4.2.2 雙側備擇
4.2.3 用置信區間進行假設檢驗
4.3 一般過程
4.4 假設檢驗的非參數方法
4.4.1 秩變換
4.4.2 wilcoxon符號秩檢驗
4.4.3 wilcoxon秩和檢驗
4.4.4 關於分布無關檢驗方法的討論
4.5 置信水平α、統計功效1β和P值
4.6 單因素方差分析
4.6.1 方差分析
4.6.2 統計推斷
4.6.3 多重比較
4.7 案例
4.7.1 美國佛羅裏達Everglades濕地案例
4.7.2 Kemp的鱗龜
4.7.3 水質達標評價
4.7.4 紅樹林和海綿體之間的相互作用
4.8 參考文獻說明

第Ⅱ部分 統計建模
第5章 綫性模型
5.1 作為綫性模型的ANOVA
5.2 簡單和多元綫性迴歸模型
5.2.1 最小平方法
5.2.2 魚樣本中的：PCBs
5.2.3 用一個預測變量來迴歸
5.2.4 多元迴歸
5.2.5 相互作用
5.2.6 殘差和模型評估
5.2.7 類型預測變量
5.2.8 芬蘭湖泊案例和共綫性
5.3 構建預測性模型的一般考慮
5.4 模型預測的不確定性
5.5 雙因素ANOVA
5.5.1 相互作用
5.6 參考文獻說明
……
第Ⅲ部分 高級統計建模
參考文獻
索引

精彩書摘

（3）統計推斷不僅能提供參數值，而且可以提供跟估計值聯係在一起的不確定性的信息。在實踐中，采樣誤差和測量誤差同時存在於數據中。采樣誤差描述的是估計齣的總體特徵與真實總體之間的差異。例如，12個月TP濃度監測值的平均值與真正的均值濃度之間的差異就是采樣誤差。采樣誤差之所以發生是因為我們用總體的一部分來推斷總體。采樣誤差是抽樣模型的話題，而抽樣模型不會直接涉及測量誤差。測量誤差即使在整個總體（或全部數據）得到觀測的情況下都會發生。測量誤差模型是處理這一不確定性的工具。通常地，我們把這兩種方法結閤起來構建統計模型。統計推斷的重點則是對誤差予以量化。
（4）統計假設是統計推斷的基礎。最常使用的統計假設就是測量誤差的正態性假設。測量誤差被假設為服從均值為0、標準差為盯的正態分布。當這些基本假設不能滿足，對不確定性的統計推斷就可能造成誤導。所有的統計學方法依賴於以下假設：數據是總體這樣或那樣的隨機樣本。
采用參考條件方法製定環境標準取決於識彆參考站點的能力。在南佛羅裏達，對參考站點的識彆是通過對生態學者篩選齣的代錶生態“平衡”的生態變量進行統計模擬來實現的。這個過程雖然復雜，但實質上是比較兩個總體，即比較參考總體和受影響的總體的過程。
一旦環境標準確定瞭，評價水體是否滿足標準就成為一個不斷進行統計假設檢驗的問題。如果將上述工作翻譯成假設檢驗問題，實際上我們是在檢驗水體達標的零假設和水體不達標的備擇假設。在美國，很多州要求，如果宣稱水體達標，那麼水體超標的時間不能超過10％。因此，特彆重要的量就是濃度分布的第90個百分點。當第90個百分點低於水質標準，水體被認為是達標的；當第90個百分點高於水質標準，水體被認為是超標的。
除此之外，大量的生態學指標（或度量）被測量後用於研究濕地生態係統對農業徑流造成的磷濃度升高的響應。這些研究收集瞭大量數據，並且常需要進行復雜的統計分析。例如，生態閾值概念通常被定義為一種條件，一旦超過該條件，生態係統就會發生質量、性質或現象的突然急劇變化。
……

深度學習與自然語言處理前沿技術：從理論到實踐 圖書簡介 本書全麵深入地探討瞭深度學習領域中自然語言處理（NLP）的前沿技術與實踐應用。旨在為讀者提供一個堅實的理論基礎，並輔以大量的實戰案例，使用當前最先進的框架（如PyTorch和TensorFlow）進行代碼實現。本書的編寫風格嚴謹而不失啓發性，力求在技術深度和可讀性之間找到完美的平衡點，特彆適閤具備一定編程基礎和機器學習初步知識的研究人員、數據科學傢和高級軟件工程師。 第一部分：基礎理論與模型構建 本書的開篇部分，我們將重新審視傳統的NLP範式，並引齣現代深度學習方法帶來的範式轉變。 第一章：NLP的演進與深度學習的基石 本章首先迴顧瞭從基於規則的係統到統計語言模型（N-gram、隱馬爾科模型）的發展曆程。隨後，重點介紹瞭深度學習在NLP中崛起的關鍵技術——詞嵌入（Word Embeddings）。我們將詳細剖析Word2Vec（CBOW與Skip-gram）的數學原理、負采樣和分層Softmax優化策略。此外，FastText的引入將展示如何有效處理OOV（詞匯錶外）問題，並探討上下文相關的詞嵌入（如ELMo、BERT）的齣現如何解決瞭傳統靜態嵌入的局限性。 第二章：循環神經網絡（RNN）及其變體 本章聚焦於處理序列數據的核心架構——循環神經網絡。我們將從基礎RNN的結構齣發，闡述其梯度消失和梯度爆炸問題。隨後，深入講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製，包括輸入門、遺忘門和輸齣門的精確數學錶達式及其在序列建模中的作用。我們將通過構建一個簡單的文本生成器來演示這些模型的實際應用，並討論如何使用Teacher Forcing進行高效訓練。 第三章：注意力機製與序列到序列（Seq2Seq）模型 注意力機製是現代NLP的基石之一。本章首先解釋瞭為什麼標準的Seq2Seq模型（基於編碼器-解碼器架構）在處理長序列時性能下降。接著，我們詳細闡述瞭加性注意力（Bahdanau風格）和乘性注意力（Luong風格）的實現細節。重點講解如何通過注意力權重來動態地聚焦輸入序列中最相關的部分，極大地提升瞭機器翻譯、文本摘要等任務的性能。 第二部分：Transformer架構及其革命 本書的核心部分將獻給Transformer模型，這是當前NLP領域的主導範式。 第四章：自注意力機製與Transformer的結構 本章將深入解析Transformer模型的核心——自注意力（Self-Attention）機製，特彆是其“縮放點積注意力”（Scaled Dot-Product Attention）的計算過程。我們將詳細分析Query、Key和Value矩陣的生成、QKV的交互作用以及Softmax層的意義。隨後，我們將全麵解析Transformer的整體架構，包括多頭注意力（Multi-Head Attention）如何捕獲不同錶示子空間的信息，以及位置編碼（Positional Encoding）如何為模型引入序列順序信息。 第五章：預訓練模型的崛起：BERT及其變體 本章聚焦於改變遊戲規則的預訓練模型。我們將詳細介紹BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的雙嚮性是如何通過掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）任務實現的。我們不僅會探討其結構細節，還會深入分析Fine-tuning（微調）策略，並展示如何將其應用於命名實體識彆（NER）、問答係統（QA）和文本分類任務。此外，本章還將簡要介紹RoBERTa、ALBERT等優化變體的改進思路。 第六章：生成式預訓練模型：GPT係列與文本生成 與BERT的編碼器結構不同，本章專注於以GPT為代錶的解碼器結構。我們將探討單嚮（自迴歸）語言模型的工作原理，以及GPT係列模型如何在海量無標簽數據上學習強大的語言生成能力。重點分析Scaling Laws（縮放法則）對模型性能的巨大影響，並討論在實際應用中如何使用Prompt Engineering（提示工程）來引導大型語言模型（LLM）完成特定任務，而非進行全模型微調。 第三部分：高級應用與工程實踐 在掌握瞭核心模型之後，本書的最後部分將轉嚮實際應用場景和工程挑戰。 第七章：機器翻譯與文本摘要的深度優化 本章將結閤Seq2Seq框架和Transformer，詳細講解神經機器翻譯（NMT）的最新進展。我們將討論束搜索（Beam Search）解碼策略的優化，以及如何使用長度歸一化和覆蓋率懲罰來提升翻譯質量。對於文本摘要，我們將區分抽取式（Extractive）和生成式（Abstractive）摘要，並展示如何使用對比損失函數（Contrastive Loss）來訓練更連貫的摘要模型。 第八章：知識圖譜與關係抽取 NLP的應用不再局限於文本本身，而是擴展到結構化知識的構建。本章將介紹如何利用深度學習模型從非結構化文本中抽取實體和關係，構建知識圖譜。我們將探討基於注意力機製的關係分類器，以及如何使用嵌入（Embedding）技術（如TransE, RotatE）來錶示知識圖譜中的實體和關係，從而進行知識推理。 第九章：模型部署、效率優化與倫理考量 本書的收官之章關注實際工程部署。我們將探討模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）等技術，以減小大型模型在推理時的計算負擔和內存占用。最後，本書將嚴肅探討當前NLP領域麵臨的社會和倫理問題，包括模型中的偏見（Bias）識彆與緩解、對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的防禦，以及確保AI係統的公平性和可解釋性的重要性。 目標讀者 本書適閤於具備Python編程基礎，熟悉基本綫性代數和概率統計知識的讀者。無需擁有深厚的深度學習背景，但對構建高性能NLP係統有濃厚興趣的從業者和學生將受益匪淺。通過本書的學習，讀者將能夠從理論層麵理解最先進的NLP模型，並能夠獨立地使用主流框架實現和優化這些模型，以解決現實世界中的復雜語言問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是統計學領域的一股清流，尤其對於像我這樣在生態學和環境科學領域摸爬滾打多年的研究者來說，簡直是及時雨。一直以來，數據分析都是我工作的重中之重，但很多時候，麵對海量數據和復雜的模型，總感覺力不從心。傳統的統計軟件雖然功能強大，但學習麯綫陡峭，而且在可視化方麵總有些生硬，難以直觀地展現研究結果。當我翻開《環境與生態統計：R語言的應用》時，立刻被它由淺入深的講解方式吸引瞭。作者並沒有一開始就拋齣枯燥的理論公式，而是巧妙地將統計概念與實際的生態環境問題相結閤，比如如何利用R分析物種多樣性指數，如何建立迴歸模型來預測環境因素對種群密度的影響，又或者是如何進行空間自相關分析來探究地理分布模式。最讓我驚喜的是，書中提供瞭大量的R代碼示例，每一個步驟都清晰明瞭，可以直接復製粘貼運行，這對於新手來說簡直是福音。而且，書中對R語言在圖形繪製方麵的應用也進行瞭深入的介紹，我學會瞭如何用ggplot2繪製齣既美觀又信息量豐富的統計圖錶，這極大地提升瞭我論文的可讀性和影響力。這本書不僅教會瞭我如何運用統計工具，更重要的是，它教會瞭我如何用統計的思維去解讀環境和生態現象，讓我對數據有瞭更深的理解和洞察。

評分☆☆☆☆☆

自從接觸瞭《環境與生態統計：R語言的應用》，我感覺自己打開瞭生態數據分析的新世界。過去，我總是被各種統計方法搞得頭暈腦脹，總覺得統計學離我遙不可及。但是這本書不一樣，它用一種非常接地氣的方式，把抽象的統計概念具象化，並且巧妙地融入瞭R語言的實際操作中。我特彆喜歡書中關於貝葉斯統計在生態模型中的應用章節，這部分內容在很多傳統的教材中都很難找到，但對於理解生態係統的復雜性和不確定性至關重要。作者通過具體的案例，比如如何用貝葉斯模型估計物種的生存率，如何量化環境因子對生態過程的影響，讓我第一次真正體會到貝葉斯方法在解決實際問題上的強大威力。而且，書中對各種可視化工具的使用也進行瞭詳細的指導，我能夠輕鬆地繪製齣令人驚艷的統計圖錶，這不僅讓我更好地理解數據，也讓我的研究成果更加直觀地呈現在他人麵前。這本書的價值不僅僅在於教授R語言的代碼，更在於它傳遞瞭一種科學的研究思路和分析方法，讓我能夠更深入地洞察環境和生態係統的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛入門的生態學研究生，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹統計學在生態學中應用的教材，《環境與生態統計：R語言的應用》無疑是我遇到的最佳選擇。這本書的優點在於它不僅涵蓋瞭基礎的統計學知識，更重要的是，它將這些知識與R語言的實際操作緊密結閤起來。書中大量的示例代碼，讓我能夠在動手實踐中學習，而不是僅僅停留在理論的理解。我尤其欣賞書中關於廣義綫性模型（GLM）和廣義加性模型（GAM）的講解，這些模型在生態學研究中應用廣泛，而書中通過生動的例子，讓我能夠清晰地理解它們的原理和適用範圍。此外，書中對數據預處理和清洗的技巧也進行瞭詳細介紹，這對於提高數據分析的效率和準確性至關重要。我曾經在處理某些數據集時遇到很多睏難，但通過學習書中的方法，我學會瞭如何有效地處理缺失值、異常值，以及如何進行變量轉換等，這大大節省瞭我寶貴的研究時間。這本書讓我對R語言在生態學研究中的應用有瞭更深刻的認識，也為我未來的研究奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的齣版簡直是給廣大生態統計從業者帶來瞭一場“及時雨”！一直以來，雖然我熟悉R語言的基礎操作，但在處理一些復雜的環境和生態統計問題時，總感覺缺乏係統性的指導。市麵上的統計學書籍要麼過於理論化，要麼就是缺乏針對性，很難直接套用到我日常的研究工作中。而《環境與生態統計：R語言的應用》則很好地彌閤瞭這一差距。它沒有僅僅停留在理論層麵，而是將復雜的統計方法分解成一個個易於理解的模塊，並緊密結閤實際的生態和環境研究案例。例如，書中關於時間序列分析的部分，詳細介紹瞭如何利用R分析氣候變化對物種分布的影響，這正是我目前研究的重點。此外，作者在模型選擇和診斷方麵的講解也非常到位，讓我能夠更加謹慎和科學地選擇適閤自己研究數據的模型，避免瞭過去一些“瞎貓碰上死耗子”的嘗試。書中豐富的代碼示例，不僅能夠直接應用於實踐，更是學習R語言進階操作的絕佳教材。我通過學習這本書，不僅鞏固瞭現有的R技能，更掌握瞭許多新的分析技術，讓我在數據分析的道路上又邁進瞭一大步。這本書的實用性和前瞻性，絕對會讓它成為我案頭的常備工具書。

評分☆☆☆☆☆

讀完《環境與生態統計：R語言的應用》，我感覺自己對生態數據分析的理解提升瞭一個全新的維度。這本書真正做到瞭“授人以魚不如授人以漁”。它沒有簡單地羅列統計方法，而是通過精心的案例設計，引導讀者一步步地理解統計模型的構建邏輯、參數估計以及模型評估的全過程。我特彆喜歡書中關於模型比較和模型平均的部分，這對於在眾多候選模型中找到最能解釋數據的模型至關重要。書中詳細介紹瞭AIC、BIC等模型選擇標準，以及如何利用R語言進行模型平均，這讓我能夠更客觀、更全麵地評估我的模型結果。此外，書中還涉及瞭一些高級的主題，比如混閤效應模型和空間統計，這些內容對於處理具有層次結構或空間相關性的生態數據非常有幫助。我曾經在嘗試構建混閤效應模型時屢屢碰壁，但通過學習這本書，我終於掌握瞭關鍵的技巧，能夠有效地分析我的實驗數據。這本書不僅是一本技術手冊，更是一本思維指南，它教會瞭我如何用統計學的語言來闡述復雜的生態問題。

評分☆☆☆☆☆

不足的地方是翻譯還是有些生硬……

評分☆☆☆☆☆

書不錯，是正品。。。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本書，值得一讀！排版閤理，印刷精美，閱讀舒適！

評分☆☆☆☆☆

很實用的一本工具書，學習中～

評分☆☆☆☆☆

講解非常係統，科學到位，實例分析經典

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書籍。值得你擁有！

評分☆☆☆☆☆

還可以吧，學習數理統計一本好書

評分☆☆☆☆☆

書不錯，物流也很快，很滿意

評分☆☆☆☆☆

工作參考書，具有較強的實用性。