R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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官文江 編

圖書標籤:

• R語言
• 海洋漁業
• 統計分析
• 數據分析
• 生物統計
• 漁業科學
• 規劃教材
• 高等教育
• 海洋專業
• 全國教材

齣版社： 海洋齣版社

ISBN：9787502791216

版次：1

商品編碼：11697197

包裝：平裝

叢書名： 全國高等院校海洋專業規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-04-01

用紙：膠版紙

頁數：292

字數：460000

正文語種：中文

內容簡介

　　《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》第1章至第5章簡要介紹瞭R的基本使用方法，以使讀者能掌握R的基本語法與用法，特彆是R獲取幫助、讀取與漁業有關的各種數據及利用R進行必要的圖形繪製的方法。由於海洋漁業研究經常需要使用海洋遙感數據、海洋模型同化數據或浮標數據，這些數據通常使用nc或hdf格式存儲，因此，《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》除瞭介紹TXT與EXCEL文件讀取方法外，同時也比較詳細地介紹瞭nc、hdf文件的讀取方法。除一般圖形繪製外，《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》也比較詳細地介紹瞭地圖、矢量與柵格數據疊加等圖形繪製方法，以更好地滿足漁業數據分析的需要。由於R涉及的內容廣泛，如圖形繪製，除基本繪圖軟件包外，lattice、ggplot等軟件包提供瞭更豐富的圖形繪製方法，因此，如需繪製更美觀、更復雜的圖形或圖像，讀者仍需要參考其他有關R的參考書，但更為重要的是讀者需要掌握R獲取在綫幫助的方法，這是學習、掌握R的重要途徑。
　　《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》第6章至第12章為R在海洋漁業中的應用，這些章節主要介紹瞭海洋漁業研究中的模型如親體補充量模型、生長模型、生物量動態模型等基本概念，介紹瞭這些模型參數估計、假設檢驗、不確定性分析的基本方法。《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》強調模型誤差結構選擇的重要性，模型選擇、參數估計的不確定性，並充分展示瞭計算機模擬方法在漁業資源研究中的應用價值。貝葉斯模型在漁業資源的研究中扮演著重要角色，《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》也較詳細地展示瞭貝葉斯模型的使用方法。每一章節的例子均提供瞭數據、R代碼及相關說明，讀者應仔細閱讀這些例子的代碼，並在R中執行，這有利於讀者掌握相關方法。對這些代碼略做修改，讀者可以直接將其應用於相關的研究中。

目錄

第1章 R語言基礎
1.1 R語言簡介
1.1.1 R語言的開發曆史
1.1.2 R語言的特色與功能
1.2 R語言的安裝
1.2.1 R軟件的安裝
1.2.2 R軟件包的安裝
1.3 R軟件包的使用與引用
1.3.1 軟件包的載入、卸載與刪除
1.3.2 R或相關軟件包的引用
1.4 R使用簡介
1.4.1 R的界麵設置
1.4.2 R會話
1.4.3 當前工作目錄
1.4.4 R命令
1.4.5 命名字符集
1.4.6 命令行的重復輸入
1.4.7 R命令行的注釋
1.4.8 保存先前命令産生的結果及變量的保存
1.4.9 獲取幫助
1.4.10 R中對象的查找
1.4.11 獲取和設定環境變量
1.5 R代碼的編輯
1.6 R運行環境的定製
1.6.1 通過文件定製R環境
1.6.2 通過定義.First（）函數與.Last（）函數定製R環境
1.6.3 通過自定義普通函數執行初始化

第2章 R的數據
2.1 R的數據類型
2.1.1 數值型（numeric）
2.1.2 字符型（character）
2.1.3 復數型（complex）
2.1.4 邏輯型（logical）
2.2 R中的數據組織方式
2.2.1 嚮量
2.2.2 純量
2.2.3 數組
2.2.4 數據框
2.2.5 列錶
2.2.6 時間係列數據
2.2.7 因子
2.3 數據類型的判斷與強製轉換
2.3.1 數據類型的判斷
2.3.2 數據類型的強製轉換
2.4 數據的運算
2.4.1 數學運算
2.4.2 比較運算與邏輯運算
2.4.3 數據的操作函數
2.5 R中的對象
2.6 數據的輸入與輸齣
2.6.1 數據的輸入
2.6.2 其他格式文件的輸入
2.6.3 數據的輸齣
2.6.4 R中的數據集
2.6.5 其他統計軟件數據的讀取
2.7 數據的編輯
2.7.1 數據編輯方法
2.7.2 數據的融閤

第3章 R的圖形繪製
3.1 圖形設備
3.1.1 顯示器圖形設備
3.1.2 文件設備
3.1.3 打印機設備
3.2 繪圖區域與坐標係統
3.2.1 設備區域
3.2.2 圖形區域設置
3.2.3 坐標係統
3.3 高級繪圖函數
3.3.1 簡單的圖形繪製
3.3.2 顔色繪製
3.3.3 文本字符
3.3.4 坐標軸
3.3.5 綫
3.3.6 符號
3.4 其他高級繪圖函數
3.4.1 直方圖
3.4.2 柱狀圖
3.4.3 箱綫圖
3.4.4 餅圖
3.4.5 QQ繪製
3.4.6 條件繪製
3.4.7 散點陣列圖
3.4.8 地圖繪製
3.4.9 位圖數據的顯示
3.5 低級繪圖函數
3.5.1 添加圖元
3.5.2 圖形工具函數
3.5.3 圖形邊緣標注與圖例繪製
3.5.4 軸繪製
3.6 圖形疊加繪製
3.7 交互式圖形函數

第4章 概率分布
4.1 單變量連續分布
4.1.1 單變量正態分布
4.1.2 對數正態分布
4.1.3 Gaamma類分布函數
4.1.4 Beta類分布
4.2 單變量離散分布
4.2.1 二項分布
4.2.2 泊鬆分布
4.2.3 負二項分布
4.3 經驗分布及隨機采樣
4.3.1 經驗分布
4.3.2 基於樣本的隨機數
4.3.3 一個隨機測試的例子

第5章 程序控製結構與函數
5.1 錶達式
5.1.1 簡單錶達式
5.1.2 復閤錶達式
5.2 R的控製結構
5.2.1 分支結構
5.2.2 循環結構
5.3 函數
5.3.1 函數的定義
5.3.2 函數的參數
5.3.3 作用域
5.3.4 返迴函數的函數
5.3.5 函數的編輯
5.3.6 程序調試

第6章 漁業模型及參數估計
6.1 漁業模型
6.1.1 模型的概念
6.1.2 漁業模型及假設
6.1.3 參數估計與模型選擇的不確定性
6.2 模型參數的估計方法
6.2.1 最小二乘法估計
6.2.2 最大似然估計
6.2.3 貝葉斯參數估計

第7章 計算機模擬計算方法
7.1 隨機檢驗
7.2 Jackknife方法
7.3 Bootstrap方法
7.3.1 一般Bootstrap方法
7.3.2 平衡Bootstrap方法
7.4 濛特卡洛模擬

第8章 魚類的生長
8.1 魚類生長的數學模型
8.1.1 體長與體重關係模型
8.1.2 年齡與體長、體重的關係
8.2 參數估計
8.2.1 年齡與體長數據下的參數估計
8.2.2 對於標誌放流類數據
8.2.3 其他生長方程的擬閤
8.3 生長方程模型的選擇與比較
8.3.1 生長方程模型的選擇
8.3.2 生長方程模型的比較

第9章 親體與補充量關係模型
9.1 繁殖模型
9.1.1 B-H模型
9.1.2 Ricker模型
9.1.3 Deriso-Schnute模型
9.1.4 環境因素在繁殖模型中的作用
9.1.5 繁殖模型的誤差結構
9.2 參數估計
9.2.1 産卵生物量沒有測量誤差時的參數估計
9.2.2 産卵生物量存在測量誤差時的參數估計
9.2.3 存在自相關性
9.2.4 基於貝葉斯的參數估計

第10章 世代動態模型
10.1 魚類的死亡與世代數量的變化
10.2 單位補充量漁獲尾數與産量
10.3 單位補充量産量模型的應用
10.3.1 計算不同F及開捕年齡下的單位補充量産量
10.3.2 等漁獲量麯綫圖
10.3.3 F0.1與Fmax

第11章 單位捕撈努力量漁獲量
11.1 基本概念
11.1.1 捕撈努力量
11.1.2 單位捕撈努力量漁獲量（CPUE）
11.1.3 CPUE與資源量的關係
11.1.4 CPUE與子區域CPUE的關係
11.1.5 CPUE的標準化
11.2 CPUE標準化模型與模型選擇
11.2.1 CPUE標準化模型
11.2.2 模型的選擇
11.3 CPUE標準化中需注意的問題與展望
11.3.1 捕撈量為零數據的處理
11.3.2 交互效應的處理
11.3.3 捕撈努力量的空間分布對CPUE標準化的影響
11.3.4 數據尺度對CPUE標準化的影響
11.3.5 多魚種漁業的cPuE標準化
11.3.6 未來展望
11.4 CPUE標準化的例子
11.4.1 GLM模型對CPUE的標準化
11.4.2 貝葉斯方法對CPUE的標準化
11.4.3 GAM對CPUE進行標準化
11.4.4 一般綫性混閤模型對CPUE的標準化
11.4.5 廣義估計方程對CPUE的標準化

第12章 生物量動態模型
12.1 漁業資源評估模型的基本結構
12.2 生物量動態模型的種群動態
12.2.1 種群生物量動態模型
12.2.2 Schaefer生物量動態模型
12.3 生物量動態模型的參數估計
12.3.1 迴歸方法
12.3.2 時間係列方法
12.3.3 Bootstrap方法估計參數的置信區間
12.3.4 貝葉斯方法
12.4 投影與風險分析
12.5 r的先驗設置
參考文獻

《R語言在海洋漁業中的應用》 教材概述： 《R語言在海洋漁業中的應用》是為適應當前海洋漁業信息化、智能化發展趨勢而精心編寫的全國高等院校海洋專業規劃教材。本書旨在係統介紹R語言在海洋漁業數據分析、模型構建、可視化展示及決策支持等方麵的核心應用，為海洋漁業從業人員、科研工作者及相關專業的學生提供一套全麵、實用且與時俱進的知識體係。 本書特色： 1. 理論與實踐深度結閤： 本書在講解R語言基礎知識和統計學原理的同時，將大量篇幅聚焦於海洋漁業領域的實際案例，通過具體的數據集和問題，引導讀者掌握R語言在漁業資源評估、種群動態分析、漁場預測、漁業管理、水産養殖監控等方麵的應用方法。 2. 內容體係完整： 從R語言的基礎安裝與入門，到數據清洗、處理、轉換，再到統計建模、機器學習、空間數據分析，最後到結果可視化和報告生成，本書構建瞭一套完整的R語言在海洋漁業應用的技術鏈條。 3. 緊扣行業需求： 本書緊密結閤海洋漁業生産、科研、管理等環節的實際需求，選取瞭最具代錶性的應用場景，例如： 漁業資源評估： 利用R進行CPUE（捕撈努力量）標準化、生長參數估算、資源量模型（如ASPM、VAST等）的構建與應用。 種群動態分析： 掌握R語言在年齡結構分析、死亡率估算、産卵量與補充量預測等方麵的應用。 漁場環境與漁獲物分布預測： 學習利用R進行海洋環境數據（水溫、鹽度、葉綠素等）的時空分析，以及將這些環境因素與漁獲物分布相結閤，進行漁場預測和優化。 漁業管理與決策支持： 探討如何利用R語言構建管理模型（如FMSY、MSY等）進行可持續漁業管理，以及如何通過數據驅動的分析為漁業政策製定提供科學依據。 水産養殖監控與優化： 介紹R語言在水産養殖數據（如生長、餌料、水質等）的分析，以及利用模型優化養殖策略、提高産量和效益的應用。 4. 強調可視化錶達： 海洋漁業數據往往復雜且維度較高，本書高度重視數據的可視化呈現。讀者將學習如何利用R語言強大的可視化包（如`ggplot2`、`leaflet`、`plotly`等）繪製精美的圖錶，直觀地展示數據規律、模型結果和分析洞察，這對於報告撰寫、成果交流以及決策者理解至關重要。 5. 前沿技術引入： 本書適度引入瞭機器學習、深度學習等前沿技術在海洋漁業中的應用，例如利用機器學習模型進行漁獲物種類識彆、病害早期預警等，為讀者打開瞭更廣闊的研究和應用視野。 6. 代碼示例豐富且易學： 每章都配有大量可運行的R語言代碼示例，力求清晰、簡潔，並附有詳細的注釋，方便讀者學習和實踐。同時，書中也介紹瞭查找和利用R語言社區資源（如CRAN、GitHub、Stack Overflow等）的方法。 7. 由淺入深，循序漸進： 本書從R語言的基本概念講起，逐步深入到復雜的統計模型和應用場景，適閤不同基礎的讀者。對於初學者，能夠快速掌握R語言的編程技能；對於有一定基礎的讀者，則能進一步深化其在海洋漁業領域的應用能力。 教材內容構成： 本書主要分為以下幾個部分： 第一部分：R語言基礎與環境搭建 第一章 R語言概述與安裝： 介紹R語言的優勢、應用領域，以及如何在不同操作係統下安裝R和RStudio集成開發環境，並進行基礎配置。 第二章 R語言基礎語法與數據結構： 講解變量、數據類型、運算符、控製流語句（if-else, for, while），以及R中的基本數據結構（嚮量、列錶、矩陣、數組、數據框、因子）。 第三章 R語言數據導入、導齣與管理： 演示如何導入和導齣不同格式的數據（CSV, Excel, TXT, NetCDF等），以及如何使用`dplyr`等包進行高效的數據清洗、轉換和整理。 第二部分：海洋漁業數據分析基礎 第四章 描述性統計與數據探索： 介紹常用的描述性統計量（均值、中位數、標準差、方差等），以及如何利用R進行數據的初步探索、異常值檢測和分布特徵分析。 第五章 數據可視化技術（一）：基礎繪圖與`ggplot2`： 學習使用R的內置繪圖函數和強大的`ggplot2`包創建各種基礎圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖等，以及如何進行圖錶的定製化設置。 第六章 數據可視化技術（二）：高級圖錶與交互式可視化： 進一步學習製作更復雜、更具信息量的圖錶，如熱力圖、地理空間可視化（使用`leaflet`、`sf`等包）、三維圖錶，以及如何創建交互式圖錶以提升用戶體驗。 第三部分：海洋漁業統計建模與分析 第七章 概率分布與統計推斷： 迴顧重要的概率分布（正態分布、泊鬆分布、二項分布等）在漁業數據中的應用，並介紹假設檢驗、置信區間的構建等統計推斷方法。 第八章 迴歸分析在漁業中的應用： 重點講解綫性迴歸、廣義綫性模型（GLM）在漁業資源評估、漁獲量預測、環境因子與漁獲物關係分析等方麵的應用，例如使用泊鬆迴歸分析漁獲物數量，使用Logistic迴歸分析物種齣現概率。 第九章 方差分析與多重比較： 介紹方差分析（ANOVA）在比較不同捕撈方式、不同區域或不同處理組對漁獲物或生長性能影響的應用，以及相關的多重比較方法。 第十章 時間序列分析與預測： 講解ARIMA模型、指數平滑等時間序列模型在漁業資源動態變化預測、短期産量預測、季節性趨勢分析等方麵的應用。 第四部分：進階應用與前沿技術 第十一章 空間統計與地理信息係統（GIS）分析： 介紹R語言處理和分析地理空間數據的能力，包括空間數據導入導齣、空間插值、空間自相關分析、以及與GIS軟件（如QGIS）的集成應用，用於漁場繪製、棲息地適宜性分析等。 第十二章 漁業資源評估模型（如CPUE標準化、生長與死亡率估算）： 詳細介紹如何利用R語言實現經典的漁業資源評估方法，包括CPUE標準化技術（如GAM、GLM的應用）、von Bertalanffy生長方程參數估計、以及基於標記重捕等方法的死亡率估算。 第十三章 種群動態模型與管理建議： 探討如何利用R語言構建和模擬常見的種群動態模型（如Schaefer模型、Fox模型、Beverton-Holt模型等），並基於模型結果推導可持續的捕撈管理參數（如Fmsy, MSy）。 第十四章 機器學習在漁業中的初步應用： 介紹決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）等機器學習算法在漁獲物分類、異常事件檢測、漁場預測等方麵的基本原理和R語言實現。 第十五章 R語言在水産養殖中的應用： 關注R語言在水産養殖過程中的數據管理、生長模型擬閤、水質預警、疾病診斷輔助等方麵的應用。 第五部分：項目開發與報告生成 第十六章 R Markdown與報告自動化： 學習使用R Markdown將代碼、結果、文本和圖錶整閤成一份完整的報告，並實現報告的自動化更新，極大地提高工作效率。 第十七章 R語言項目管理與包開發基礎： 介紹R語言項目組織結構，以及如何利用R語言的包管理機製，組織和復用代碼，為更復雜的項目開發打下基礎。 適用對象： 高等院校海洋、水産、漁業、環境科學、生物科學等相關專業本科生、研究生。 從事海洋漁業資源管理、漁業生物學、漁場學、水産養殖、海洋經濟等領域的研究人員。 在海洋漁業生産、管理、技術推廣等部門工作的從業人員。 對使用R語言進行數據科學和統計分析感興趣的讀者。 學習建議： 本書的學習需要讀者具備一定的數學和統計學基礎。建議在學習過程中，勤於動手，對照書中的代碼示例進行實踐操作，並嘗試將書中的方法應用到自己感興趣的海洋漁業數據分析問題中。同時，積極利用R語言的在綫社區和文檔資源，解決遇到的問題，不斷提升R語言的應用能力。 通過學習《R語言在海洋漁業中的應用》，讀者將能夠熟練運用R語言這一強大的工具，高效地進行海洋漁業數據的處理、分析、建模與可視化，從而更好地服務於海洋漁業的可持續發展，推動行業的科技進步和現代化進程。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的裝幀設計給我留下瞭非常深刻的印象，它采用瞭經典的藍白配色，恰到好處地營造齣一種專業而又不失親和力的氛圍。封麵設計簡潔明瞭，沒有過多花哨的元素，中央的字體選擇大氣沉穩，讓人一眼就能感受到這本書的學術分量。紙張的質感也相當不錯，拿在手裏有分量感，翻閱時聲音清脆，這對於需要頻繁查閱和學習的教材來說至關重要。我特彆喜歡它內頁的排版，字裏行間留白適中，圖文並茂的部分處理得非常得當，使得那些復雜的統計圖錶和代碼示例得以清晰地呈現，即便是初學者也能快速捕捉到重點。而且，書本的裝訂非常牢固，即便是經常攜帶它去實驗室或田間地頭進行數據分析，也絲毫沒有鬆散的跡象，這體現瞭齣版方在製作細節上的用心。整體而言，從拿到書本的那一刻起，我就被它這種嚴謹而又不失美感的工業設計深深吸引，它不僅僅是一本工具書，更像是一件值得收藏的專業著作。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的閱讀難度不低，它對讀者的基礎數學和統計學知識有一定的要求，對於完全零基礎的讀者來說，可能會在初期感到有些吃力。然而，正是這種適度的挑戰性，確保瞭其內容的高價值。作者的行文風格非常精煉，用詞專業且到位，幾乎沒有冗餘的敘述，每一句話似乎都承載著重要的信息量。我需要反復閱讀和揣摩一些關鍵段落纔能完全吸收其內涵，但這絕不是缺點，反而意味著這本書具有很高的“耐讀性”和“復用性”。它更像是一本可以長期伴隨我的工具書，隨著我研究課題的深入，我確信在未來不同的階段，我都能從中挖掘齣新的、更深層次的知識點和應用技巧，它的價值會隨著我的專業成長而不斷顯現。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，與其說是學習一門編程語言，不如說是一場高水平的案例分析之旅。我最欣賞的一點是，它所有的示例代碼都不是憑空捏造的模擬數據，而是緊密圍繞著真實或高度仿真的漁業數據場景展開的，比如特定物種的種群結構分析、漁獲努力量與資源變動的關係建模等。這種“帶著問題去學習”的方式，極大地提升瞭我的學習興趣和代入感。每當遇到一個章節的知識點，我都會迫不及待地打開我的R環境，跟著書中的步驟一步步敲打代碼，然後觀察輸齣結果，並對照書中對結果的詳細解讀。這種即時反饋的學習循環，讓我對R語言的掌握速度遠超以往自學任何編程語言的體驗，它有效地彌補瞭理論學習與實際操作之間的鴻溝。

評分☆☆☆☆☆

我嘗試著在實際的學習過程中檢驗這本書的理論深度和實踐指導性，發現它在基礎概念的鋪陳上極為紮實，絕非流於錶麵的泛泛而談。作者似乎深諳海洋科學研究者在麵對海量數據時的睏惑，因此，它對R語言中特定統計模型（比如時間序列分析在魚類資源動態預測中的應用）的講解，那種層層遞進的邏輯構建，簡直是教科書級彆的範本。它沒有直接拋齣復雜的函數，而是先從背後的統計學原理入手，然後纔將這些理論映射到具體的R代碼實現上，每一步的過渡都自然流暢，令人茅塞頓開。尤其是在數據清洗和預處理環節，書中提供瞭許多針對海洋調查數據的“陷阱”和相應的R語言解決方案，這些經驗之談，是那些隻教基礎語法的書本所無法比擬的，可以說，它真正做到瞭將“海洋”的特色融入到“R語言”的教學之中，體現瞭作者深厚的行業積纍。

評分☆☆☆☆☆

從學術嚴謹性的角度來看，這本書的參考文獻和引用的前沿研究都展現齣極高的水準。它不僅僅關注“如何做”，更強調“為什麼這麼做”以及“這樣做的好處和局限性”。書中對不同統計方法的適用性進行瞭深入的比較分析，例如，何時應該選用廣義加性模型（GAM）而非傳統的綫性模型來描述非綫性生態關係，並且都提供瞭相應的R代碼實現和結果對比。這種批判性思維的引導，對於培養未來海洋研究人員的科學素養至關重要。我發現，書中的內容組織結構，似乎也是按照一個完整的科研項目流程來設計的，從數據導入到探索性分析，再到模型構建、驗證與結果可視化，一氣嗬成，非常符閤現代科研工作的實際需求，讓人感覺這本書是與時俱進的。