麵嚮生態學數據的貝葉斯統計：層次模型、算法和R編程 [Statistical Computation for Environmental Sciences in R: Lab Manual for Models for Ecological Data (Lab Manual)] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

[美] J.S.剋拉剋 著，瀋澤昊，儲誠進，硃鍇 等 譯

圖書標籤:

• 貝葉斯統計
• 生態學
• 層次模型
• R語言
• 環境科學
• 統計計算
• 生態數據
• 模型
• R編程
• 數據分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030368522

版次：1

商品編碼：11215787

包裝：平裝

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

開本：16開

編輯推薦

適讀人群 ：生態學研究人員
《麵嚮生態學數據的貝葉斯統計:層次模型、算法和R編程》涵蓋方法引論與實驗分析應用兩部分，針對多個時空尺度，介紹瞭適閤於生態學數據的統計推斷方法和層次模型，涉及經典頻率論和貝葉斯統計的模型、算法和具體編程。

內容簡介

　　《麵嚮生態學數據的貝葉斯統計：層次模型、算法和R編程》適用於生態學和環境科學專業的研究生和科研人員，可作為實驗和觀測數據分析的教材或參考書。具有一定概率論和貝葉斯統計基礎及統計軟件R應用編程技術的人員，對於理解和應用本書所涉及的相關方法是必要的。
　　作為統計學的兩大分支，頻率論和貝葉斯統計創立的時間相差無幾，但貝葉斯統計直到近10年纔被逐步引進到生態學數據分析。本書涵蓋方法引論與實驗分析應用兩部分，針對多個時空尺度，介紹瞭適閤於生態學數據的統計推斷方法和層次模型，涉及經典頻率論和貝葉斯統計的模型、算法和具體編程。首先闡述廠生態學數據的層次結構和時空變異性，以及頻率論和貝葉斯統計。然後介紹貝葉斯推斷的基礎概念、分析框架和算法原理；並進一步針對生態學層次模型、時間序列及時空復閤格局數據依次展開分析模擬。在應用操作部分，配閤方法部分的各章內容介紹基於R的算法與編程實踐。最後本書還附錄瞭與生態學數據密切相關的頻率論與貝葉斯統計的基礎知識。

作者簡介

剋拉剋，美國人，國際知名生態學，譯者瀋澤昊，北京大學，生態學傢。

內頁插圖

目錄

中譯本序
譯者序
原書前言
上篇 麵嚮生態學數據的模型：引論
第Ⅰ部分 引言
第1章 關聯中的模型
1．1 自然界和模型中的復雜性與隱蔽性
1．2 建立聯係：數據、推斷和決策
1．3 模型二元素：已知和未知
1．4 利用模型學習：假設與量化
1．5 估計與嚮前擬閤
1．6 統計實用主義
第2章 模型要素：應用子種群增長
2．1 模型和數據實例
2．2 模型狀態和時間
2．3 未知的隨機性
2．4 過程模型的更多背景
第Ⅱ部分 推斷的要素
第3章 點估計：最大似然法和矩法
3．1 引言
3．2 似然
3．3 二項分布
3．4 結閤二項分布和指數分布
3．5 正態分布的最大似然估計
3．6 種群增長
3．7 應用：結實性
3．8 生存分析的最大似然法
3．9 設計矩陣
3．10 最大似然估計的數值方法
3．11 矩配對
3．12 常見的抽樣分布與擴散
3．13 假設和下一步
第4章 貝葉斯方法的要素
4．1 貝葉斯方法
4．2 正態分布
4．3 主觀概率與先驗的作用
第5章 置信包絡和預測區間
5．1 經典的區間估計
5．2 貝葉斯可信區間
5．3 多參數的似然剖麵
5．4 幾個參數的置信區間：綫性迴歸
5．5 用哪一個置信包絡呢？
5．6 預測區間
5．7 不確定性和變異性
5．8 何時采用貝葉斯統計？
第6章 模型的評價與選擇
6．1 利用統計來評價模型
6．2 假設檢驗的作用
6．3 嵌套模型
6．4 經典模型選擇的附加討論
6．5 貝葉斯模型評價
6．6 關於貝葉斯模型評價的其他思考
第III部分 大型模型
第7章 貝葉斯計算方法：模擬工具簡介
7．1 通過模擬得到後驗
7．2 一些基本模擬技術
7．3 馬爾可夫鏈濛特卡羅模擬
7．4 應用：迴歸的貝葉斯分析
7．5 利用MCMC
7．6 貝葉斯模型選擇的計算
7．7 響應變量的先驗
7．8 基礎知識介紹完畢
第8章 層次結構解析
8．1 背景的層次模型
8．2 混閤綫性模型和廣義綫性模型
8．3 應用：對CO2的生長響應
8．4 基於條件的思考
8．5 有關樹木的兩個應用
……
第Ⅳ部分 高級模型
附錄A 泰勒級數
附錄B 微分和差分方程的注釋
附錄C 基礎矩陣代數
附錄D 概率模型
附錄E 基本生活史
附錄F 常見分布
附錄G 常用的似然-先進共軛組閤
下篇 基於R的環境科學統計計算
參考文獻
術語錶

精彩書摘

　　第1章 關聯中的模型
　　1．1 自然界和模型中的復雜性與隱蔽性
　　本書是關於數據與模型的，以此來幫助人們預測並加深對模型的理解。這兩個目標是互補的，二者均涉及推斷，其中模型分析可以采用預測性分布的形式給齣。對於環境科學傢來講，自然界和被人類管理的係統都是高維度的，即很多彼此關聯的因素同時在起作用（Levin 1998；Clark 2005；Clark and Gelfand 2006a）。自然界在很大程度上是不可測、不可觀察的，或二者兼具，並在很大程度上難以操縱。麵對模糊、復雜和無法控製的過程，環境科學傢早就意識到簡化的必要性（Schaffer 1981；Caswell 1988）。理論傢和實驗派都試圖從自然中提取齣重要的關係，使之能夠在可控的條件下得到研究。生態學傢們構建隻包含少數變量和參數的模型，他們還設計齣隻有少數幾種處理的實驗。
　　但是，理論和實驗的如此簡化導緻將那些分析生態學模型的人與收集數據並從中推斷的人隔離開來。這一分隔使得用數據來檢驗理論和以適宜的方式來模擬數據變得睏難起來（如Oreskes et a1．1994）。本書的目標就是介紹有助於緩解這種隔離的數據分析方法，從基於傳統過程和統計模型的概念開始，直至允許深層整閤的現代技術。本章將從一些背景知識開始。
　　1．1．1 為什麼生態模型是低維度的？
　　試圖從一個過程中提煉齣重要的特徵是所有科學領域的重要組成部分。從概念（理論）角度來說，這種提煉經由隻包含幾個變量和參數的過程模型來實現。高維過程模型是難以得到解析解的，如果不簡化這些模型，我們就無法得到變量間的明晰關係。此外，復雜的過程模型難以在其發展形成的條件之外使用。如果我們能夠提煉關鍵要素，以此發展一個簡單的模型來分析，或許能讓我們理解其過程的行為與機理．
　　這種簡化需要以數學方式來錶達係統，而生態學數據通常不能滿足其要求的假設。一般來講，理論學傢們錶達的過程可能是普適的，但難以適用於某個具體地方。從理論與現實世界之間的復雜性差異來看，數學模型經常被認為與現實毫不相關是不足為奇的（如Simberloff 1980）。在我十多年的數學模型教學經驗中，生態學教科書裏描述的基本模型能直接應用於生態數據的情況屈指可數。關於模型，關聯性可能是以可解性為代價的。
　　……

前言/序言

好的，這是一份關於《麵嚮生態學數據的貝葉斯統計：層次模型、算法和R編程》的圖書簡介，內容詳實，旨在全麵介紹該書的核心價值與內容結構，但不包含書名本身。 --- 圖書簡介：麵嚮生態學數據的貝葉斯統計實踐指南 聚焦前沿，深度融閤理論與應用 本書是一部專為環境科學、生態學及相關量化研究領域從業者和學生設計的實用性指南。它係統地梳理瞭當代生態學數據分析中最為關鍵的統計框架——貝葉斯統計方法，並將其與復雜的數據結構相結閤，特彆是聚焦於層次模型（Hierarchical Models）的構建、求解與解釋。本書的宗旨在於彌閤理論統計學知識與真實世界生態學數據分析之間的鴻溝，通過詳盡的R語言編程實例，帶領讀者掌握從數據準備到模型診斷的全過程。 核心內容模塊解析 第一部分：貝葉斯統計基礎與生態學背景 本部分為後續復雜模型奠定堅實的理論基礎。它首先迴顧瞭貝葉斯統計學的核心思想，包括概率論基礎、先驗分布的選擇與影響、似然函數的構建，以及馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法在參數後驗推斷中的作用。不同於傳統統計學側重於頻繁主義框架，本書深入探討瞭貝葉斯方法的優勢，尤其是在處理小樣本數據、整閤先驗知識以及量化不確定性方麵的能力，這些特點在生態學研究中至關重要。 隨後，書籍將這些基礎概念與具體的生態學問題場景相連接。例如，如何用貝葉斯方法來估計種群動態參數、物種分布模型的擬閤，以及生態位（Niche）的量化。重點闡述瞭如何根據不同的生態學假設選擇閤適的先驗分布，並指導讀者理解後驗分布的統計學意義。 第二部分：層次模型的構建與實施 層次模型（或稱多層模型、混閤效應模型）是分析具有分組結構數據的強大工具，這在生態學中極為常見，例如，來自不同地點的重復測量數據、不同群落間的比較等。本書將大部分篇幅投入到如何使用貝葉斯框架構建和應用層次模型。 內容詳述瞭從一階到多階層次模型的逐步復雜化過程。對於每個層次，書中都清晰地解釋瞭如何定義隨機效應（Random Effects）和固定效應（Fixed Effects）。重點涵蓋瞭以下關鍵應用場景： 1. 空間與時間自相關模型： 如何在模型中顯式地納入地理空間或時間上的依賴性結構，這是生態學數據分析的常見挑戰。 2. 多尺度分析： 構建能夠同時揭示個體、種群和群落尺度過程的模型。 3. 缺失數據處理： 利用貝葉斯方法對缺失數據進行插補，而不是簡單地刪除觀測值。 第三部分：算法實現與計算效率 在貝葉斯統計實踐中，計算是核心難點。本書花費大量篇幅介紹如何有效地利用現代計算工具求解復雜的後驗分布。重點介紹和比較瞭當前主流的MCMC算法變體，包括但不限於： Metropolis-Hastings 算法： 作為基礎算法的深入理解。 Gibbs 采樣： 在共軛先驗情況下的高效應用。 Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 及其變體 NUTS (No-U-Turn Sampler)： 詳細解釋瞭HMC如何通過利用梯度信息加速收斂，這是處理高維復雜模型的關鍵技術。 書籍強調瞭計算的診斷與評估。讀者將學會如何評估MCMC鏈的收斂性（如 $hat{R}$ 統計量、跡圖分析）和有效樣本量，確保推斷結果的可靠性。 第四部分：R編程實戰——構建可重復的研究環境 本書的顯著特色是其強烈的實踐導嚮。所有理論和模型都通過具體的R代碼示例得以實現。雖然專注於生態學應用，但本書不依賴於特定的單一封裝包，而是選擇介紹那些能夠提供最大靈活性和透明度的現代統計編程工具。 讀者將通過大量的、結構清晰的代碼塊學習： 數據準備與清洗： 如何將原始生態學數據轉化為適閤分層建模的輸入格式。 模型語法： 掌握用於定義復雜貝葉斯模型的精確語法結構。 模型擬閤與優化： 如何編寫代碼來優化計算過程，適應大規模數據集。 後驗預測與模型比較： 使用後驗預測檢驗（Posterior Predictive Checks）來驗證模型的擬閤優度，並采用如WAIC或LOO信息準則進行模型選擇。 麵嚮讀者群體 本書非常適閤以下人群： 1. 研究生（碩士/博士）： 需要掌握前沿統計工具來處理復雜生態學論文數據的學生。 2. 生態學與環境科學研究人員： 希望從傳統的頻率統計方法轉嚮更靈活的貝葉斯方法的專業人士。 3. 生物統計學傢： 尋求將他們的統計技能應用於特定生態學數據結構的專傢。 通過係統學習本書內容，讀者不僅能理解貝葉斯層次模型的“是什麼”和“為什麼”，更能熟練掌握“如何做”，從而能夠自信地處理和解釋最具挑戰性的生態學數據集。本書提供瞭一個通嚮高階統計建模的實踐橋梁，助力研究者産齣更嚴謹、更具解釋力的科學成果。

評分☆☆☆☆☆

這本《麵嚮生態學數據的貝葉斯統計：層次模型、算法和R編程》真的是一本讓我眼前一亮的書！作為一名剛開始接觸生態學研究的研究生，我對數據分析的恐懼感一直揮之不去，尤其是統計模型部分，總覺得像是在雲裏霧裏。然而，當我翻開這本書，尤其是看到它強調“R編程”和“實驗手冊”的性質時，我的心裏就踏實瞭不少。我一直覺得理論再好，如果不能落實到實際操作，那都隻是空中樓閣。這本書承諾提供“詳細的指導”，這正是我當下最需要的。我期待它能一步步地帶領我，從基礎的貝葉斯概念，到如何構建復雜的層次模型，再到實際在R中實現這些模型。特彆是“算法”的提及，讓我覺得這本書不隻是停留在模型公式層麵，而是會深入到模型實現的細節，這對於我們這些需要獨立完成數據分析的學生來說，簡直是救星。我迫切地想知道，它會用哪些真實的生態學案例來講解？是關於物種分布、種群動態，還是生態係統過程？這些案例的選取會不會貼近我們日常的研究主題，讓我們更容易將學到的知識應用到自己的論文中？這本書的排版和圖示設計是否清晰易懂？會不會有很多圖錶來輔助理解抽象的概念？我真的很期待它能讓我擺脫對統計的畏懼，自信地去探索生態學數據的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在生態學領域摸索的研究者，我深知數據分析能力的局限性。很多時候，我們能觀察到有趣的生態現象，卻苦於沒有閤適的統計工具去深入挖掘其背後的規律。特彆是當數據變得越來越復雜，涉及到多層嵌套、空間自相關、時間序列等問題時，傳統的統計方法就顯得捉襟見肘。《麵嚮生態學數據的貝葉斯統計：層次模型、算法和R編程》這本書的齣現，無疑給我帶來瞭巨大的希望。它直接點齣瞭“麵嚮生態學數據”這一核心，這意味著書中介紹的內容會更加貼閤我們的研究需求。我特彆關注“層次模型”的部分，因為在生態學研究中，我們常常需要考慮從個體、樣地到區域等不同尺度的影響，層次模型正是處理這類數據的強大工具。我期待書中能夠詳細地介紹如何構建和理解這些模型，例如在種群動態模型中加入隨機效應，或者在物種分布模型中考慮地理位置的異質性。同時，“算法”的引入讓我覺得這本書不僅僅是理論的堆砌，更會深入到模型實現的具體細節，這對於我們實際應用中可能遇到的計算難題非常有幫助。而“R編程”的承諾，更是讓我看到瞭這本書的實踐價值，我迫切地希望它能提供清晰的代碼示例，帶領我直接在R中實現這些復雜的統計分析，從而真正提升我的數據分析能力。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，貝葉斯統計在我看來都像是一個高不可攀的學術殿堂，充滿瞭各種復雜的數學推導和抽象的概念，讓人望而卻步。尤其是在生態學研究中，數據往往帶有高度的空間和時間自相關性，傳統的頻率學統計方法在處理這些復雜性時顯得力不從心。正因如此，我對《麵嚮生態學數據的貝葉斯統計：層次模型、算法和R編程》這本書充滿瞭好奇和期待。它明確提及“層次模型”，這正是我在處理生態學數據時常常遇到的難題，比如同時考慮個體、樣地、區域等不同層級的效應。我非常想知道，這本書是如何將這些復雜的多層結構模型用一種循序漸進、易於理解的方式呈現齣來的。而“R編程”的定位，則讓我看到瞭它極強的實踐性。理論的學習固然重要，但最終還是要迴歸到實際操作。我希望這本書能夠提供大量的R代碼示例，並且這些代碼能夠直接復製粘貼，甚至稍加修改就能應用於我們自己的數據。這樣，我們就能在邊學邊練的過程中，真正掌握貝葉斯統計在生態學中的應用。另外，“算法”的提及讓我覺得這本書不僅僅是教我們“用什麼模型”，更是教我們“如何用模型”，這對於理解模型背後的工作原理，以及解決實際中可能遇到的計算難題，都至關重要。我對它能提供的深度和廣度充滿期待，希望能真正打開我理解和應用貝葉斯統計的大門。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，很多統計學的書籍雖然理論紮實，但對於我們這些非統計學背景的研究人員來說，往往過於抽象和難以消化。尤其是當研究對象涉及復雜的生態學現象時，傳統的統計方法常常顯得捉襟見肘。因此，當我看到《麵嚮生態學數據的貝葉斯統計：層次模型、算法和R編程》這本書時，眼前一亮。首先，它明確瞭“麵嚮生態學數據”的定位，這讓我感到非常親切，意味著書中介紹的模型和方法更有可能直接解決我們麵臨的實際問題。其次，“層次模型”的引入，這正是生態學研究中普遍存在的復雜數據結構的核心。比如，我們常常需要在考慮不同地理區域、不同時間尺度，甚至是不同物種或個體差異的同時，進行參數估計。這本書如果能清晰地闡述如何構建和解釋這些層次模型，將極大地提升我的研究能力。更重要的是，“R編程”和“實驗手冊”的標簽，讓我看到瞭它的實用價值。我不再需要花費大量時間去摸索如何將理論轉化為代碼，而是可以直接通過這本書提供的“手把手”教學，學習如何在R環境中實現這些復雜的統計模型。我期待這本書能夠提供足夠詳盡的代碼示例，並且最好能解釋代碼的邏輯，這樣我纔能真正理解其工作原理，而不是盲目地套用。

評分☆☆☆☆☆

對於許多在生態學領域的研究者來說，掌握高級的統計分析方法，尤其是能夠處理復雜數據結構的貝葉斯統計，一直是學習和應用上的一個挑戰。我曾嘗試閱讀一些介紹貝葉斯統計的書籍，但往往因為其理論的深度和公式的繁瑣而擱淺。《麵嚮生態學數據的貝葉斯統計：層次模型、算法和R編程》這本書以其鮮明的特點吸引瞭我：它不僅專注於“生態學數據”，還強調“層次模型”、“算法”以及“R編程”等關鍵要素。這讓我看到瞭它解決實際研究問題的潛力。我非常期待書中能夠清晰地講解如何構建適用於生態學數據的層次模型，例如，如何有效地模擬物種分布、種群動態中的隨機效應，或者生態係統過程中存在的空間和時間異質性。同時，“算法”的提及讓我猜測這本書不會僅僅停留在理論層麵，而是會深入到模型推斷的計算過程，這對於理解模型的收斂性、模型選擇以及如何優化計算效率都非常重要。而“R編程”的明確提示，則讓我看到瞭本書的實用價值。我希望它能提供大量的、可以直接運行的代碼片段，並附有詳細的解釋，帶領我一步步地在R環境中實現這些模型，並對結果進行解釋。

評分☆☆☆☆☆

幫彆人買的，據說不錯

評分☆☆☆☆☆

書很好，很厚很實用，是我需要的類型。

評分☆☆☆☆☆

不錯，紙質文字都可以

評分☆☆☆☆☆

沒有很深的學科背景的話，有如天書！

評分☆☆☆☆☆

還可以，到貨快，價格閤適。

評分☆☆☆☆☆

質量很好，一直信賴京東！嚮朋友推薦瞭！

評分☆☆☆☆☆

質量很好，一直信賴京東！嚮朋友推薦瞭！

評分☆☆☆☆☆

很好，很好。快遞也給力

評分☆☆☆☆☆

作為統計學的兩大分支，頻率論和貝葉斯統計創立的時間相差無幾，但貝葉斯統計直到近10年纔被逐步引進到生態學數據分析。本書涵蓋方法引論與實驗分析應用兩部分，針對多個時空尺度，介紹瞭適閤於生態學數據的統計推斷方法和層次模型，涉及經典頻率論和貝葉斯統計的模型、算法和具體編程。首先闡述廠生態學數據的層次結構和時空變異性，以及頻率論和貝葉斯統計。然後介紹貝葉斯推斷的基礎概念、分析框架和算法原理；並進一步針對生態學層次模型、時間序列及時空復閤格局數據依次展開分析模擬。在應用操作部分，配閤方法部分的各章內容介紹基於R的算法與編程實踐。最後本書還附錄瞭與生態學數據密切相關的頻率論與貝葉斯統計的基礎知識。