數據分析與模擬叢書·數量生態學：R語言的應用 [Numerical Ecology with R] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[加] 博卡德，[法] 吉萊，[加] 勒讓德 著，賴江山 譯

圖書標籤:

• 數量生態學
• R語言
• 數據分析
• 生態學
• 統計學
• 生物統計
• 模擬
• 環境科學
• 建模
• R語言應用

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040394726

版次：1

商品編碼：11472548

包裝：平裝

叢書名： 數據分析與模擬叢書

外文名稱：Numerical Ecology with R

開本：16開

齣版時間：2014-05-01

用紙：膠版紙

頁數：275

正文語種：中文

內容簡介

　　近年來，隨著新的數據分析方法在生態學和環境科學研究中的迅速發展和大數據時代的來臨，R語言統計軟件以其靈活、開放、易於掌握、免費等諸多優點，在生態科學和環境科學研究領域迅速傳播並贏得廣大研究者的青睞。數量生態學方法是現代生態學研究的重要工具，《數據分析與模擬叢書·數量生態學：R語言的應用》是連接數量生態學方法和R語言的橋梁。《數據分析與模擬叢書·數量生態學：R語言的應用》首先介紹探索性數據分析和關聯矩陣的構建，然後介紹數量生態學的三類主要方法：聚類分析、排序（非約束排序和典範排序）和空間分析。《數據分析與模擬叢書·數量生態學：R語言的應用》的重點不是介紹數量方法的理論基礎和數學公式，而是在簡要介紹原理的基礎上，利用案例數據，手把手地教大傢如何在R中實現數量分析。《數據分析與模擬叢書·數量生態學：R語言的應用》可作為生態學、環境科學及其他相關領域（例如海洋學、分子生態學、農學和土壤科學）本科生和研究生的教材，也可作為相關專業科研人員的自學參考書。

目錄

第1章 緒論
1.1 為什麼需要數量生態學?
1.2 為什麼用R?
1.3 本書的讀者群和結構
1.4 如何使用本書
1.5 數據集
1.5.1 Doubs魚類數據集
1.5.2 甲蟎數據集
1.6 關於R幫助資源的提醒
1.7 現在是時候瞭

第2章 探索性數據分析
2.1 目標
2.2 數據探索
2.2.1 數據提取
2.2.2 物種數據：第一次接觸
2.2.3 物種數據：進一步分析
2.2.4 物種數據轉化
2.2.5 環境數據
2.3 小結

第3章 關聯測度與矩陣
3.1 目標
3.2 關聯測度的主要類彆（簡短概述）
3.2.1 Q模式和R模式
3.2.2 Q模式下對稱或非對稱的係數：雙零問題
3.2.3 定性或定量數據的關聯測度
3.2.4 概括
3.3 Q模式：計算對象之間的距離矩陣
3.3.1 Q模式：定量的物種數據
3.3.2 Q模式：二元（有一無）物種數據
3.3.3 Q模式：定量數據（除物種多度數據外的數據）
3.3.4 Q模式：二元數據（除物種有一無數據外的數據）
3.3.5 Q模式：混閤類型、包括分類（定性多級）變量
3.4 R模式：計算變量之間的依賴矩陣
3.4.1 R模式：物種多度數據
3.4.2 R模式：物種有一無數據
3.4.3 R模式：定量和序數數據（除物種多度外的數據）
3.4.4 R模式：二元數據（除物種多度外的數據）
3.5 物種數據的預轉化
3.6 小結

第4章 聚類分析
4.1 目標
4.2 聚類概述
4.3 基於連接的層次聚類
4.3.1 單連接聚閤聚類
4.3.2 完全連接聚閤聚類
4.4 平均聚閤聚類
4.5 ward最小方差聚類
4.6 靈活聚類
4.7 解讀和比較層次聚類結果
4.7.1 引言
4.7.2 同錶型相關
4.7.3 尋找可解讀的聚類簇
4.8 非層次聚類
4.8.1 A一均值劃分
4.8.2 圍繞中心點劃分（PAM）
4.9 用環境數據進行比較
4.9.1 用外部數據進行類型比較（方差分析途徑）
4.9.2 雙類型比較（列聯錶分析）
4.10 物種集閤
4.10.1 組內數據簡單統計
4.10.2 KendaU共性係數（w）
4.10.3 基於有一無數據的物種集閤
4.10.4 IndVal：物種指示值
4.11 多元迴歸樹：約束聚類
4.11.1 引言
4.11.2 計算（原理）
4.11.3 使用mvpart和MVPARTwrap程序包運行MRT
4.11.4 組閤MRT和[ndVal
4.11.5 作為時序型（ChronologiCal）聚類方法的MRT
4.12 另類途徑：模糊聚類
4.12.1 使用Cluster程序包內fanny（）函數進行C一均值模糊聚類
4.13 小結

第5章 非約束排序
5.1 目標
5.2 排序概述
5.2.1 多維空間
5.2.2 降維空間內的排序
5.3 主成分分析（PCA）
5.3.1 概述
5.3.2 使用rda（）函數對Doubs環境數據進行PCA分析
5.3.3 轉化後的物種數據PCA分析
5.3.4 PCA應用領域
5.3.5 使用PCA（）函數進行PCA分析
5.4 對應分析（CA）
5.4.1 引言
5.4.2 使用vegan包裏的CCa（）函數進行CA分析
5.4.3 使用CA（）函數進行對應分析
5.4.4 弓形效應和去趨勢對應分析（DCA）
5.4.5 多重對應分析（MCA）
5.5 主坐標分析（pcoa）
5.5.1 引言
5.5.2 利用CmdsCale包和vegan包對Doubs數據進行PC0A分析
5.5.3 使用pcoa（）函數對Doubs數據進行pcoa分析
5.6 非度量多維尺度分析（NMDS）
5.6.1 引言
5.6.2 魚類數據NMDS分析
5.7 手寫排序函數

第6章 典範排序
6.1 目標
6.2 典範排序概述
6.3 冗餘分析（RDA）
6.3.1 引言
6.3.2 Doubs數據集R：DA分析
6.3.3 手寫RDA函數
6.4 典範對應分析（CCA）
6.4.1 引言
6.4.2 Doubs數據集CCA分析
6.5 綫性判彆式分析（LDA）
6.5.1 引言
6.5.2 使用lda（）函數進行判彆式分析
6.6 其他非對稱分析
6.7 兩個（或多個）數據集的對稱分析
6.8 典範相關分析（CCorA）
6.8.1 引言
6.8.2 使用CCorA函數進行典範相關分析
6.9 協慣量分析（CoIA）
6.9.1 引言
6.9.2 使用ade4包進行協慣量分析
6.10 多元因子分析（MFA）
6.10.1 引言
6.10.2 使用FaCtoMineR進行多元因子分析
6.11 小結

第7章 生態學數據空間分析
7.1 目標
7.2 空間結構和空間分析：簡短概述
7.2.1 引言
7.2.2 誘導性空間依賴和空間自相關
7.2.3 空間尺度
7.2.4 空間異質性
7.2.5 空間相關或自相關函數和空間相關圖
7.2.6 空間相關檢驗的條件
7.2.7 模擬空間結構
7.3 多元趨勢麵分析
7.3.1 引言
7.3.2 練習趨勢麵分析
7.4 基於特徵根的空間變量和空間建模
7.4.1 引言
7.4.2 基於距離的經典MEM（之前被稱為PCNM）
7.4.3 更廣泛的MEM：除地理距離外的權重
7.4.4 應該使用正空間相關還是負空間相關?
7.4.5 具有方嚮性的非對稱特徵嚮量圖（AEM）
7.5 另外一種瞭解空間結構的途徑：多尺度排序
7.5.1 原理
7.5.2 甲蟎數據多尺度排序：探索性方法
7.5.3 去趨勢甲蟎物種和環境數據多尺度排序
7.6 小結
參考文獻
索引

好的，這是一份針對您提供的書名《數據分析與模擬叢書·數量生態學：R語言的應用》而撰寫的、不包含該書內容的圖書簡介。這份簡介側重於一個替代性的、但同樣涉及數據分析和生態學領域的圖書主題，並力求內容詳實、自然流暢。 --- 圖書簡介：生態係統動態建模與環境變化響應：基於Python與地理信息係統（GIS）的集成分析方法 叢書名稱：前沿生態計算與環境模擬係列 ISBN 待定 作者：[虛構作者姓名] 一、本書概述：應對復雜生態挑戰的計算範式轉型 在全球氣候變化、生物多樣性銳減以及人類活動日益加劇的背景下，傳統的定性生態學研究方法已難以有效捕捉和預測生態係統的復雜非綫性動態。本書《生態係統動態建模與環境變化響應：基於Python與地理信息係統（GIS）的集成分析方法》正是在此需求下應運而生的一部深度實踐指南。 本書旨在為生態學、地理信息科學、環境科學及相關領域的科研人員、高級學生和政策製定者提供一套整閤瞭現代計算工具與前沿建模理論的分析框架。我們摒棄瞭單一軟件依賴的局限性，轉而聚焦於如何利用Python強大的科學計算生態係統（如NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn）與專業的地理空間分析工具（如ArcGIS Pro/QGIS）進行無縫集成，從而實現對生態過程的精細化模擬與長期趨勢的準確預測。 本書的核心理念在於“從數據到洞察的計算閉環”：強調數據獲取、預處理、模型構建、空間化解釋與結果可視化之間的連續性與互操作性。我們不滿足於描述性統計，而是緻力於構建能夠解釋因果機製和未來情景的動態模型。 二、重點內容深度解析 本書內容結構清晰，分為六個主要部分，層層遞進，確保讀者能從基礎的數據操作順利過渡到復雜的時空動態模擬。 第一部分：生態計算環境的構建與數據基礎設施（Python 核心工具鏈） 本部分著重於建立高效的分析基礎。我們詳述瞭如何利用Anaconda環境管理科學計算庫，並深入講解 Pandas 在處理多源、多尺度生態時間序列數據時的最佳實踐，包括缺失值插補（使用基於時間序列的迴歸模型，而非簡單的均值替代）、數據重采樣（Resampling）和事件對齊。此外，我們提供瞭使用 NumPy 矢量化操作加速大規模矩陣運算（如種群矩陣迭代）的技巧。 第二部分：環境因子與生物響應的迴歸與機器學習解析 本部分是理解環境驅動力的關鍵。我們超越瞭簡單的綫性迴歸，重點介紹廣義加性模型 (GAMs) 在處理非綫性環境梯度效應方麵的優勢，例如植物生長對溫度的響應。隨後，我們引入機器學習方法： 1. 隨機森林 (Random Forest)：用於物種分布模型的特徵重要性排序，識彆關鍵的環境決定因子。 2. 梯度提升機 (Gradient Boosting Machines, GBMs)：用於提高分類和迴歸預測的精度，特彆是在處理高維度的遙感數據輸入時。 3. 模型可解釋性 (Explainable AI, XAI)：簡要介紹瞭SHAP值等工具，以確保我們不隻是“黑箱預測”，而是能解釋模型為何做齣特定判斷。 第三部分：時間序列分析與生態係統狀態轉移（DSTs） 生態學係統的核心在於時間維度。本章聚焦於如何量化變化率和突變點。我們詳細講解瞭ARIMA/SARIMA 模型在宏觀氣候數據（如ENSO指數）與季節性生態事件（如物候期）關聯性分析中的應用。更進一步，本書介紹瞭隱馬爾可夫模型 (HMMs)，用於識彆生態係統在穩定狀態（Regimes）之間的潛在轉換點，這對於理解係統崩潰或快速恢復至關重要。 第四部分：空間異質性建模與地理信息係統（GIS）集成 本部分是本書的特色之一，強調空間尺度的重要性。我們展示瞭如何使用 GDAL/Fiona 庫在Python中讀取和寫入復雜的矢量和柵格數據，並與 GeoPandas 結閤進行空間數據管理。核心內容包括： 1. 空間自相關分析：使用Moran's I和Getis-Ord Gi統計量，識彆空間集聚性。 2. 地理加權迴歸 (GWR)：建立局部化的迴歸模型，揭示不同地理區域內環境因子對生態響應的影響強度差異，剋服傳統全局模型的局限性。 3. 模型參數的空間化：如何將預測模型的係數或殘差直接映射到地理空間上，進行直觀的解釋。 第五部分：基於主體的生態動力學模擬（ABM）的構建與驗證 為瞭模擬個體間互動和湧現行為，本書轉嚮基於主體的模型 (Agent-Based Models, ABMs)。我們使用 Mesa 框架（一個Python的ABM庫）來構建一個簡化的捕食者-獵物或物種競爭模型。重點在於： 如何將空間限製（基於GIS數據）嵌入主體行為規則中。 如何利用元胞自動機 (Cellular Automata, CA) 模擬棲息地破碎化對種群擴散的影響。 模型校準與敏感性分析，確保模擬結果在現實邊界內閤理。 第六部分：數據可視化、結果報告與開源協作 最終部分關注成果的有效傳達。除瞭使用 Matplotlib/Seaborn 進行標準繪圖，本書還重點介紹瞭如何使用 Plotly/Bokeh 創建交互式、可鑽取的動態可視化界麵，使非技術背景的決策者也能理解復雜的模擬結果。同時，我們強調使用 Jupyter Notebooks 和 Binder 進行完整的、可復現的研究流程記錄，推動生態學研究的透明化和開源化。 三、本書的特色與價值定位 本書的差異化優勢在於其工具鏈的融閤性和問題驅動的實踐性： 1. Python生態係統優先：本書完全采用當前數據科學領域最主流的Python工具集，確保讀者學到的技能具有極高的通用性和前瞻性，而非局限於特定商業軟件的生命周期。 2. 空間與時間同步：它係統性地解決瞭生態學研究中長期存在的“時間不處理時間，空間不處理空間”的結構性問題，提供瞭真正一體化的時空分析流程。 3. 從描述到預測的飛躍：本書的最終目標不是描述過去發生瞭什麼，而是通過強健的動態模型，預測在不同排放情景或土地利用變化下，生態係統將如何演變。 《生態係統動態建模與環境變化響應》是獻給所有希望利用現代計算工具，對地球生命係統復雜性進行深入探究的專業人士的必備參考書。它提供瞭一個清晰的藍圖，指導讀者如何跨越數據處理、模型構建與地理空間解釋的鴻溝，真正提升生態科學研究的深度和影響力。 ---

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的學術書籍，不僅僅是知識的傳授，更應該是一種思維方式的啓迪。我希望這本書能讓我看到，如何用一種嚴謹而創新的視角去審視生態現象。從書的厚度來看，它似乎包含瞭很多內容，但更重要的是，我希望這些內容是經過精心組織和篩選的，能夠直擊數量生態學的核心問題。我期待在書中找到一些能夠啓發我進行獨立思考和研究的案例，而不僅僅是照搬現有的分析方法。如果書中還能提供一些關於如何批判性地評估研究結果，以及如何將數量生態學研究的成果有效地傳達給不同背景的受眾的討論，那就更好瞭。我希望這本書能夠讓我不僅僅學會“怎麼做”，更能理解“為什麼這麼做”，並最終形成自己獨特的學術風格和研究思路。

評分☆☆☆☆☆

對於許多初學者來說，數量生態學往往被認為是門檻較高的學科，理論抽象，數學模型復雜，再加上編程工具的學習，很容易讓人望而卻步。我希望這本書能夠很好地平衡理論深度與實踐可操作性，既能讓讀者理解模型背後的數學原理，又能通過R語言的實踐操作，將這些理論具象化。如果書中能提供清晰的邏輯綫索，將不同章節的內容有機地聯係起來，形成一個完整的學習路徑，那將非常有幫助。我尤其關心書中在數據預處理和可視化方麵的講解是否足夠詳細，因為這兩步往往是影響後續分析結果質量的關鍵。如果書中能提供一些常見的生態學數據結構的處理技巧，以及如何利用R語言繪製齣既美觀又信息量豐富的圖錶，這將大大提升這本書的實用價值，讓讀者能夠更快地掌握分析技能，並應用於自己的研究中。

評分☆☆☆☆☆

我在學習的過程中，經常會遇到一些概念性的難題，有時候即便理解瞭公式，也很難將其與真實的生態過程聯係起來。我希望這本書能夠通過豐富的圖示和生動的解釋，幫助我打破這種抽象的壁壘。我特彆期待書中在模型選擇和模型比較方麵能有深入的探討，因為這往往是研究者最容易感到睏惑的地方。如果書中能夠提供一些實用的技巧，教我如何根據研究問題和數據特點來選擇閤適的模型，並且如何清晰地解釋不同模型的結果，那麼這本書對於我來說，將會是一本極具價值的參考書。我也希望書中能夠提供一些關於如何利用R語言進行模型診斷的詳細步驟，以及如何解讀模型診斷的結果，這對於確保研究的可靠性至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計我一開始就覺得很吸引人，簡約又不失專業感，銀色的書名和作者信息在深藍色的背景下顯得格外醒目。拿到實體書的時候，紙張的質感也非常好，摸起來厚實而光滑，印刷清晰，排版閤理，閱讀起來非常舒適，不會有廉價感。我尤其喜歡它開篇的引言部分，作者用一種非常生動有趣的方式，將讀者帶入瞭數量生態學的奇妙世界，讓我對這個領域産生瞭濃厚的興趣，也對後續的內容充滿瞭期待。雖然我還在學習的初級階段，但這本書的整體風格和排版讓我覺得它是一本值得深入研讀的工具書，不僅僅是學習知識，更像是一種享受。我甚至把它放在書架最顯眼的位置，每次看到它，都能感受到一種探索未知的召喚，相信它能成為我學術道路上一個可靠的夥伴，幫助我打開新的視野，理解更深層次的生態學原理。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何用科學的方法來理解和分析復雜的生態係統感到好奇，而這本書的齣現，恰好滿足瞭我這方麵的需求。從目錄上看，它涵蓋瞭從基礎數據處理到高級模型構建的整個流程，這對我這樣想要係統學習數量生態學知識的讀者來說，是非常寶貴的。我特彆看重書中是否能提供實用的案例和代碼示例，因為理論知識的掌握固然重要，但將其應用到實際問題中，纔能真正檢驗學習的效果。我期望這本書能夠詳細地講解R語言在這些生態學分析中的具體應用，而不是簡單地列齣函數。我希望能看到作者是如何一步步地解決一個真實的生態學問題，包括數據導入、清洗、探索性分析、模型選擇、模型診斷以及結果的可視化等等。如果書中還能對不同模型的適用性進行深入的討論，並給齣選擇模型的指導原則，那將是錦上添花。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

數據相信，有操作性

評分☆☆☆☆☆

書不錯 寫得很詳細 例子也很好

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應該挺好的

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈，京豆快到碗裏來！！！

評分☆☆☆☆☆

書不錯，印刷質量很好。內容也很不錯，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

這本書的例子很不錯，很具有指導意義

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

書是好書，隻是收到的時候有點破損瞭