面向生态学数据的贝叶斯统计：层次模型、算法和R编程 [Statistical Computation for Environmental Sciences in R: Lab Manual for Models for Ecological Data (Lab Manual)] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] J.S.克拉克 著，沈泽昊，储诚进，朱锴 等 译

图书标签:

• 贝叶斯统计
• 生态学
• 层次模型
• R语言
• 环境科学
• 统计计算
• 生态数据
• 模型
• R编程
• 数据分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030368522

版次：1

商品编码：11215787

包装：平装

外文名称：Statistical Computation for Environmental Sciences in R: Lab Manual for Models for Ecological Data (Lab Manual)

开本：16开

编辑推荐

适读人群 ：生态学研究人员
《面向生态学数据的贝叶斯统计:层次模型、算法和R编程》涵盖方法引论与实验分析应用两部分，针对多个时空尺度，介绍了适合于生态学数据的统计推断方法和层次模型，涉及经典频率论和贝叶斯统计的模型、算法和具体编程。

内容简介

　　《面向生态学数据的贝叶斯统计：层次模型、算法和R编程》适用于生态学和环境科学专业的研究生和科研人员，可作为实验和观测数据分析的教材或参考书。具有一定概率论和贝叶斯统计基础及统计软件R应用编程技术的人员，对于理解和应用本书所涉及的相关方法是必要的。
　　作为统计学的两大分支，频率论和贝叶斯统计创立的时间相差无几，但贝叶斯统计直到近10年才被逐步引进到生态学数据分析。本书涵盖方法引论与实验分析应用两部分，针对多个时空尺度，介绍了适合于生态学数据的统计推断方法和层次模型，涉及经典频率论和贝叶斯统计的模型、算法和具体编程。首先阐述厂生态学数据的层次结构和时空变异性，以及频率论和贝叶斯统计。然后介绍贝叶斯推断的基础概念、分析框架和算法原理；并进一步针对生态学层次模型、时间序列及时空复合格局数据依次展开分析模拟。在应用操作部分，配合方法部分的各章内容介绍基于R的算法与编程实践。最后本书还附录了与生态学数据密切相关的频率论与贝叶斯统计的基础知识。

作者简介

克拉克，美国人，国际知名生态学，译者沈泽昊，北京大学，生态学家。

内页插图

目录

中译本序
译者序
原书前言
上篇 面向生态学数据的模型：引论
第Ⅰ部分 引言
第1章 关联中的模型
1．1 自然界和模型中的复杂性与隐蔽性
1．2 建立联系：数据、推断和决策
1．3 模型二元素：已知和未知
1．4 利用模型学习：假设与量化
1．5 估计与向前拟合
1．6 统计实用主义
第2章 模型要素：应用子种群增长
2．1 模型和数据实例
2．2 模型状态和时间
2．3 未知的随机性
2．4 过程模型的更多背景
第Ⅱ部分 推断的要素
第3章 点估计：最大似然法和矩法
3．1 引言
3．2 似然
3．3 二项分布
3．4 结合二项分布和指数分布
3．5 正态分布的最大似然估计
3．6 种群增长
3．7 应用：结实性
3．8 生存分析的最大似然法
3．9 设计矩阵
3．10 最大似然估计的数值方法
3．11 矩配对
3．12 常见的抽样分布与扩散
3．13 假设和下一步
第4章 贝叶斯方法的要素
4．1 贝叶斯方法
4．2 正态分布
4．3 主观概率与先验的作用
第5章 置信包络和预测区间
5．1 经典的区间估计
5．2 贝叶斯可信区间
5．3 多参数的似然剖面
5．4 几个参数的置信区间：线性回归
5．5 用哪一个置信包络呢？
5．6 预测区间
5．7 不确定性和变异性
5．8 何时采用贝叶斯统计？
第6章 模型的评价与选择
6．1 利用统计来评价模型
6．2 假设检验的作用
6．3 嵌套模型
6．4 经典模型选择的附加讨论
6．5 贝叶斯模型评价
6．6 关于贝叶斯模型评价的其他思考
第III部分 大型模型
第7章 贝叶斯计算方法：模拟工具简介
7．1 通过模拟得到后验
7．2 一些基本模拟技术
7．3 马尔可夫链蒙特卡罗模拟
7．4 应用：回归的贝叶斯分析
7．5 利用MCMC
7．6 贝叶斯模型选择的计算
7．7 响应变量的先验
7．8 基础知识介绍完毕
第8章 层次结构解析
8．1 背景的层次模型
8．2 混合线性模型和广义线性模型
8．3 应用：对CO2的生长响应
8．4 基于条件的思考
8．5 有关树木的两个应用
……
第Ⅳ部分 高级模型
附录A 泰勒级数
附录B 微分和差分方程的注释
附录C 基础矩阵代数
附录D 概率模型
附录E 基本生活史
附录F 常见分布
附录G 常用的似然-先进共轭组合
下篇 基于R的环境科学统计计算
参考文献
术语表

精彩书摘

　　第1章 关联中的模型
　　1．1 自然界和模型中的复杂性与隐蔽性
　　本书是关于数据与模型的，以此来帮助人们预测并加深对模型的理解。这两个目标是互补的，二者均涉及推断，其中模型分析可以采用预测性分布的形式给出。对于环境科学家来讲，自然界和被人类管理的系统都是高维度的，即很多彼此关联的因素同时在起作用（Levin 1998；Clark 2005；Clark and Gelfand 2006a）。自然界在很大程度上是不可测、不可观察的，或二者兼具，并在很大程度上难以操纵。面对模糊、复杂和无法控制的过程，环境科学家早就意识到简化的必要性（Schaffer 1981；Caswell 1988）。理论家和实验派都试图从自然中提取出重要的关系，使之能够在可控的条件下得到研究。生态学家们构建只包含少数变量和参数的模型，他们还设计出只有少数几种处理的实验。
　　但是，理论和实验的如此简化导致将那些分析生态学模型的人与收集数据并从中推断的人隔离开来。这一分隔使得用数据来检验理论和以适宜的方式来模拟数据变得困难起来（如Oreskes et a1．1994）。本书的目标就是介绍有助于缓解这种隔离的数据分析方法，从基于传统过程和统计模型的概念开始，直至允许深层整合的现代技术。本章将从一些背景知识开始。
　　1．1．1 为什么生态模型是低维度的？
　　试图从一个过程中提炼出重要的特征是所有科学领域的重要组成部分。从概念（理论）角度来说，这种提炼经由只包含几个变量和参数的过程模型来实现。高维过程模型是难以得到解析解的，如果不简化这些模型，我们就无法得到变量间的明晰关系。此外，复杂的过程模型难以在其发展形成的条件之外使用。如果我们能够提炼关键要素，以此发展一个简单的模型来分析，或许能让我们理解其过程的行为与机理．
　　这种简化需要以数学方式来表达系统，而生态学数据通常不能满足其要求的假设。一般来讲，理论学家们表达的过程可能是普适的，但难以适用于某个具体地方。从理论与现实世界之间的复杂性差异来看，数学模型经常被认为与现实毫不相关是不足为奇的（如Simberloff 1980）。在我十多年的数学模型教学经验中，生态学教科书里描述的基本模型能直接应用于生态数据的情况屈指可数。关于模型，关联性可能是以可解性为代价的。
　　……

前言/序言

好的，这是一份关于《面向生态学数据的贝叶斯统计：层次模型、算法和R编程》的图书简介，内容详实，旨在全面介绍该书的核心价值与内容结构，但不包含书名本身。 --- 图书简介：面向生态学数据的贝叶斯统计实践指南 聚焦前沿，深度融合理论与应用 本书是一部专为环境科学、生态学及相关量化研究领域从业者和学生设计的实用性指南。它系统地梳理了当代生态学数据分析中最为关键的统计框架——贝叶斯统计方法，并将其与复杂的数据结构相结合，特别是聚焦于层次模型（Hierarchical Models）的构建、求解与解释。本书的宗旨在于弥合理论统计学知识与真实世界生态学数据分析之间的鸿沟，通过详尽的R语言编程实例，带领读者掌握从数据准备到模型诊断的全过程。 核心内容模块解析 第一部分：贝叶斯统计基础与生态学背景 本部分为后续复杂模型奠定坚实的理论基础。它首先回顾了贝叶斯统计学的核心思想，包括概率论基础、先验分布的选择与影响、似然函数的构建，以及马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法在参数后验推断中的作用。不同于传统统计学侧重于频繁主义框架，本书深入探讨了贝叶斯方法的优势，尤其是在处理小样本数据、整合先验知识以及量化不确定性方面的能力，这些特点在生态学研究中至关重要。 随后，书籍将这些基础概念与具体的生态学问题场景相连接。例如，如何用贝叶斯方法来估计种群动态参数、物种分布模型的拟合，以及生态位（Niche）的量化。重点阐述了如何根据不同的生态学假设选择合适的先验分布，并指导读者理解后验分布的统计学意义。 第二部分：层次模型的构建与实施 层次模型（或称多层模型、混合效应模型）是分析具有分组结构数据的强大工具，这在生态学中极为常见，例如，来自不同地点的重复测量数据、不同群落间的比较等。本书将大部分篇幅投入到如何使用贝叶斯框架构建和应用层次模型。 内容详述了从一阶到多阶层次模型的逐步复杂化过程。对于每个层次，书中都清晰地解释了如何定义随机效应（Random Effects）和固定效应（Fixed Effects）。重点涵盖了以下关键应用场景： 1. 空间与时间自相关模型： 如何在模型中显式地纳入地理空间或时间上的依赖性结构，这是生态学数据分析的常见挑战。 2. 多尺度分析： 构建能够同时揭示个体、种群和群落尺度过程的模型。 3. 缺失数据处理： 利用贝叶斯方法对缺失数据进行插补，而不是简单地删除观测值。 第三部分：算法实现与计算效率 在贝叶斯统计实践中，计算是核心难点。本书花费大量篇幅介绍如何有效地利用现代计算工具求解复杂的后验分布。重点介绍和比较了当前主流的MCMC算法变体，包括但不限于： Metropolis-Hastings 算法： 作为基础算法的深入理解。 Gibbs 采样： 在共轭先验情况下的高效应用。 Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 及其变体 NUTS (No-U-Turn Sampler)： 详细解释了HMC如何通过利用梯度信息加速收敛，这是处理高维复杂模型的关键技术。 书籍强调了计算的诊断与评估。读者将学会如何评估MCMC链的收敛性（如 $hat{R}$ 统计量、迹图分析）和有效样本量，确保推断结果的可靠性。 第四部分：R编程实战——构建可重复的研究环境 本书的显著特色是其强烈的实践导向。所有理论和模型都通过具体的R代码示例得以实现。虽然专注于生态学应用，但本书不依赖于特定的单一封装包，而是选择介绍那些能够提供最大灵活性和透明度的现代统计编程工具。 读者将通过大量的、结构清晰的代码块学习： 数据准备与清洗： 如何将原始生态学数据转化为适合分层建模的输入格式。 模型语法： 掌握用于定义复杂贝叶斯模型的精确语法结构。 模型拟合与优化： 如何编写代码来优化计算过程，适应大规模数据集。 后验预测与模型比较： 使用后验预测检验（Posterior Predictive Checks）来验证模型的拟合优度，并采用如WAIC或LOO信息准则进行模型选择。 面向读者群体 本书非常适合以下人群： 1. 研究生（硕士/博士）： 需要掌握前沿统计工具来处理复杂生态学论文数据的学生。 2. 生态学与环境科学研究人员： 希望从传统的频率统计方法转向更灵活的贝叶斯方法的专业人士。 3. 生物统计学家： 寻求将他们的统计技能应用于特定生态学数据结构的专家。 通过系统学习本书内容，读者不仅能理解贝叶斯层次模型的“是什么”和“为什么”，更能熟练掌握“如何做”，从而能够自信地处理和解释最具挑战性的生态学数据集。本书提供了一个通向高阶统计建模的实践桥梁，助力研究者产出更严谨、更具解释力的科学成果。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在生态学领域摸索的研究者，我深知数据分析能力的局限性。很多时候，我们能观察到有趣的生态现象，却苦于没有合适的统计工具去深入挖掘其背后的规律。特别是当数据变得越来越复杂，涉及到多层嵌套、空间自相关、时间序列等问题时，传统的统计方法就显得捉襟见肘。《面向生态学数据的贝叶斯统计：层次模型、算法和R编程》这本书的出现，无疑给我带来了巨大的希望。它直接点出了“面向生态学数据”这一核心，这意味着书中介绍的内容会更加贴合我们的研究需求。我特别关注“层次模型”的部分，因为在生态学研究中，我们常常需要考虑从个体、样地到区域等不同尺度的影响，层次模型正是处理这类数据的强大工具。我期待书中能够详细地介绍如何构建和理解这些模型，例如在种群动态模型中加入随机效应，或者在物种分布模型中考虑地理位置的异质性。同时，“算法”的引入让我觉得这本书不仅仅是理论的堆砌，更会深入到模型实现的具体细节，这对于我们实际应用中可能遇到的计算难题非常有帮助。而“R编程”的承诺，更是让我看到了这本书的实践价值，我迫切地希望它能提供清晰的代码示例，带领我直接在R中实现这些复杂的统计分析，从而真正提升我的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，贝叶斯统计在我看来都像是一个高不可攀的学术殿堂，充满了各种复杂的数学推导和抽象的概念，让人望而却步。尤其是在生态学研究中，数据往往带有高度的空间和时间自相关性，传统的频率学统计方法在处理这些复杂性时显得力不从心。正因如此，我对《面向生态学数据的贝叶斯统计：层次模型、算法和R编程》这本书充满了好奇和期待。它明确提及“层次模型”，这正是我在处理生态学数据时常常遇到的难题，比如同时考虑个体、样地、区域等不同层级的效应。我非常想知道，这本书是如何将这些复杂的多层结构模型用一种循序渐进、易于理解的方式呈现出来的。而“R编程”的定位，则让我看到了它极强的实践性。理论的学习固然重要，但最终还是要回归到实际操作。我希望这本书能够提供大量的R代码示例，并且这些代码能够直接复制粘贴，甚至稍加修改就能应用于我们自己的数据。这样，我们就能在边学边练的过程中，真正掌握贝叶斯统计在生态学中的应用。另外，“算法”的提及让我觉得这本书不仅仅是教我们“用什么模型”，更是教我们“如何用模型”，这对于理解模型背后的工作原理，以及解决实际中可能遇到的计算难题，都至关重要。我对它能提供的深度和广度充满期待，希望能真正打开我理解和应用贝叶斯统计的大门。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，很多统计学的书籍虽然理论扎实，但对于我们这些非统计学背景的研究人员来说，往往过于抽象和难以消化。尤其是当研究对象涉及复杂的生态学现象时，传统的统计方法常常显得捉襟见肘。因此，当我看到《面向生态学数据的贝叶斯统计：层次模型、算法和R编程》这本书时，眼前一亮。首先，它明确了“面向生态学数据”的定位，这让我感到非常亲切，意味着书中介绍的模型和方法更有可能直接解决我们面临的实际问题。其次，“层次模型”的引入，这正是生态学研究中普遍存在的复杂数据结构的核心。比如，我们常常需要在考虑不同地理区域、不同时间尺度，甚至是不同物种或个体差异的同时，进行参数估计。这本书如果能清晰地阐述如何构建和解释这些层次模型，将极大地提升我的研究能力。更重要的是，“R编程”和“实验手册”的标签，让我看到了它的实用价值。我不再需要花费大量时间去摸索如何将理论转化为代码，而是可以直接通过这本书提供的“手把手”教学，学习如何在R环境中实现这些复杂的统计模型。我期待这本书能够提供足够详尽的代码示例，并且最好能解释代码的逻辑，这样我才能真正理解其工作原理，而不是盲目地套用。

评分☆☆☆☆☆

这本《面向生态学数据的贝叶斯统计：层次模型、算法和R编程》真的是一本让我眼前一亮的书！作为一名刚开始接触生态学研究的研究生，我对数据分析的恐惧感一直挥之不去，尤其是统计模型部分，总觉得像是在云里雾里。然而，当我翻开这本书，尤其是看到它强调“R编程”和“实验手册”的性质时，我的心里就踏实了不少。我一直觉得理论再好，如果不能落实到实际操作，那都只是空中楼阁。这本书承诺提供“详细的指导”，这正是我当下最需要的。我期待它能一步步地带领我，从基础的贝叶斯概念，到如何构建复杂的层次模型，再到实际在R中实现这些模型。特别是“算法”的提及，让我觉得这本书不只是停留在模型公式层面，而是会深入到模型实现的细节，这对于我们这些需要独立完成数据分析的学生来说，简直是救星。我迫切地想知道，它会用哪些真实的生态学案例来讲解？是关于物种分布、种群动态，还是生态系统过程？这些案例的选取会不会贴近我们日常的研究主题，让我们更容易将学到的知识应用到自己的论文中？这本书的排版和图示设计是否清晰易懂？会不会有很多图表来辅助理解抽象的概念？我真的很期待它能让我摆脱对统计的畏惧，自信地去探索生态学数据的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

对于许多在生态学领域的研究者来说，掌握高级的统计分析方法，尤其是能够处理复杂数据结构的贝叶斯统计，一直是学习和应用上的一个挑战。我曾尝试阅读一些介绍贝叶斯统计的书籍，但往往因为其理论的深度和公式的繁琐而搁浅。《面向生态学数据的贝叶斯统计：层次模型、算法和R编程》这本书以其鲜明的特点吸引了我：它不仅专注于“生态学数据”，还强调“层次模型”、“算法”以及“R编程”等关键要素。这让我看到了它解决实际研究问题的潜力。我非常期待书中能够清晰地讲解如何构建适用于生态学数据的层次模型，例如，如何有效地模拟物种分布、种群动态中的随机效应，或者生态系统过程中存在的空间和时间异质性。同时，“算法”的提及让我猜测这本书不会仅仅停留在理论层面，而是会深入到模型推断的计算过程，这对于理解模型的收敛性、模型选择以及如何优化计算效率都非常重要。而“R编程”的明确提示，则让我看到了本书的实用价值。我希望它能提供大量的、可以直接运行的代码片段，并附有详细的解释，带领我一步步地在R环境中实现这些模型，并对结果进行解释。

评分☆☆☆☆☆

慢慢研究了。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很好，很好。快递也给力

评分☆☆☆☆☆

没有看呢，也没有豆子哦！哼哼，不好哦玩！

评分☆☆☆☆☆

从贝叶斯理论的基本概念开始讲起，公式推导十分详细，还有非常丰富的实例以及相关理论的应用。基本上涵盖了贝叶斯统计中的基本topic，唯一一点不足是少了近似推理一大部分，在结构学习中仅仅侧重讲解了基于评分搜索的算法而忽略了基于分析的算法。但是作为一本贝叶斯的入门书籍很合适，推导详尽，讲解清楚。

评分☆☆☆☆☆

不错，纸质文字都可以

评分☆☆☆☆☆

没有看呢，也没有豆子哦！哼哼，不好哦玩！

评分☆☆☆☆☆

书籍包括模型、计算原理和R语言编程，好

评分☆☆☆☆☆

专业版的书籍

评分☆☆☆☆☆

送货很快，价格也不错。