生態學數據分析：方法、程序與軟件 [Ecological Data Analyses ： Methods，Programs and Software] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭水良，於晶，陳國奇 著

圖書標籤:

• 生態學
• 數據分析
• 統計學
• R語言
• 生態建模
• 生物統計
• 程序
• 軟件
• 環境科學
• 數據科學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030439284

版次：1

商品編碼：11701630

包裝：平裝

外文名稱：Ecological Data Analyses ： Methods，Programs and Software

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：272

正文語種：中文

內容簡介

　　《生態學數據分析：方法、程序與軟件》介紹瞭生態學數據處理方法，包括數據轉換和標準化、物種和遺傳水平的多樣性、種群空間分布格局、生態位、聚類分析、主成分分析、除趨勢對應分析、典範對應分析、基於最大熵模型的物種分布區預測，以及生態學實驗中的單因素與雙因素方差分析、成對樣本T-檢驗、獨立樣本T-檢驗等。對於每一種方法，提供瞭相應的程序和軟件，《生態學數據分析：方法、程序與軟件》的重點不是介紹生態學數據處理方法的理論基礎和數學公式推導，而是在簡要介紹方法的基礎上，利用案例數據，手把手地教大傢如何利用《生態學數據分析：方法、程序與軟件》介紹的程序和軟件實現數據定量分析。可作為生態學、環境科學及其他相關領域（例如植物學、動物學、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

前言
第一章 生態學數據收集
第一節 樣方設置
一、主觀取樣
二、客觀取樣
第二節 樣方形狀、大小和數目
一、樣方的形狀
二、樣方的大小
三、樣方的數目
第三節 無樣地取樣法

第二章 群落數量和環境特徵
第一節 群落的數量特徵
一、多度
二、密度
三、蓋度
四、頻度
五、高度
六、生物量和産量
七、優勢度和生態重要值
八、生活型
九、種一麵積麯綫和群落最小麵積
第二節 環境特徵
一、氣候數據
二、地形數據
三、土壤數據
四、水體環境
五、生物因子數據

第三章 數據準備
第一節 數據的類型
一、名稱數據
二、順序性數據
三、數量數據
四、數據矩陣
第二節 數據預處理
一、數據簡縮
二、數據轉換
三、數據標準化
第三節 QBASIC編程

第四章 迴歸分析
第一節 應用Curvet：xpert進行函數擬閤
一、CurveExpert軟件簡介
二、操作步驟
第二節 應用SPSS進行麯綫擬閤
第三節 運用Excel電子錶格進行變量關係擬閤
第四節 多元綫性迴歸

第五章 多樣性指數計算
第一節 生物多樣性概述
第二節 遺傳多樣性
一、取樣方法
二、遺傳多樣性標記介紹
三、分子數據分析方法
四、應用Popgen32計算群體遺傳多樣性和分化
第三節 物種多樣性
一、物種多樣性的概念
二、a物種多樣性計算公式
三、饢鎦侄嘌�性計算公�?
四、物種多樣性的計算程序和軟件

第六章 種間關係分析
第一節 相關分析
一、連續數據的相關性分析
二、二元數據的雙係列相關係數
第二節 種間關聯
第三節 種間相關
一、Pearson相關係數
二、Spearman秩相關係數
三、應用SPSS計算Pearson和Spearman秩相關係數
四、應用PAST計算Pearson相關係數和Spearman秩相關係數
五、應用QBASIC程序計算變量之間的相關性

第七章 生態位
第一節 生態位概念
第二節 生態位指數計算
一、生態位寬度
二、生態位重疊值

第八章 空間格局分析
第一節 空間格局的概念
第二節 分布格局類型的判定方法
一、方差均值比
二、X2檢驗
三、�檢穴�
四、Morisita指數
五、CA擴散指數
六、平均擁擠度
第三節 格局分析方法
一、單種格局規模分析
二、種群分布格局的斑塊間隙、斑塊大小分析

第九章 群落數量分類方法
第一節 分類的目的和意義
第二節 相似係數和相異係數
一、僅適閤二元數據的相似關係
二、適用於二元數據和數量數據的相似關係
第三節 等級聚類方法
一、等級聚類的一般步驟
二、應用PCORD軟件進行聚類分析
三、應用PAST軟件進行聚類分析
四、應用SPSS進行聚類分析
第四節 等級劃分法
一、單元劃分法，
二、雙嚮指示種分析法
第五節 非等級分類方法
一、相似分類法
二、相異分類法
三、圖論聚類法

第十章 排序
第一節 排序概述
第二節 極點排序
一、方法簡介
二、應用PCORD進行極點排序
第三節 主成分分析
一、主成分分析概述
二、主成分分析的原理
三、計算步驟
四、應用SPSS 11．0進行主成分分析
五、應用PAST 2．17進行主成分分析
六、應用PCORD進行主成分分析
第四節 主坐標排序
一、方法介紹
二、應用PAST進行主坐標排序
第五節 對應分析和除趨勢對應分析
一、對應分析
二、除趨勢對應分析
三、應用PAST進行對應分析和除趨勢對應分析
四、應用PCORD進行對應分析和除趨勢對應分析
第六節 典範對應分析和除趨勢典範對應分析
一、典範對應分析
二、除趨勢典範對應分析
三、應用PAST進行典範對應分析
四、應用Canoco進行典範對應分析和除趨勢典範對應分析
五、應用PCORD進行典範對應分析和除趨勢典範對應分析
第七節 無度量多維標定排序
一、方法
二、應用PAST和PCORD進行無度量多維標定排序

第十一章 生理生態學中數據統計分析
第一節 單因素方差分析
第二節 雙因素方差分析
第三節 獨立樣本￡檢驗和成對樣本￡檢驗
一、獨立樣本￡檢驗
二、成對樣本￡檢驗
第四節 重復測量數據的方差分析
第五節 實驗結果的圖錶形式
一、三綫錶
二、應用Excel作圖的技巧

第十二章 應用R語言進行生態數據分析
第一節 R語言簡介
一、R語言的下載和安裝
二、R程序的一般運行方法
三、R語言中的基本語句
四、R語言中重要的生態與環境統計學程序包
第二節 數據標準化程序
第三節 二元數據的相似係數矩陣程序
第四節 圖解相關係數矩陣的程序
一、程序
二、運算結果
第五節 用R語言計算物種多樣性指數
一、a多樣性的計算
二、舛嘌�性計算程楔�
第六節 應用R語言進行數量分類
一、建立相異係數矩陣的程序
二、構建聚類樹的程序
三、圓形聚類樹狀圖的方法
四、聚類和熱圖的構建方法
五、最小生成樹
第七節 應用R語言進行多元迴歸樹構建
第八節 C一均值模糊聚類分析
第九節 應用R語言進行生態位分析
第十節 應用R語言進行排序分析
一、排序程序
二、組閤聚類和排序的方法
三、典範對應分析、對應分析、除趨勢對應分析和約束排序分析程序
四、非度量多維標定
五、偏約束排序分析
第十一節 R語言在構建決策樹模型中的應用
第十二節 應用R語言繪製圖形的方法介紹
一、基本作圖語句
二、用R語言生成熱圖
三、排序二維散點圖
四、排序的三維散點圖
參考文獻
有關軟件的參考文獻

前言/序言

好的，這裏為您構思一份關於“生態學數據分析：方法、程序與軟件”這本書的詳細簡介，內容側重於介紹該領域的核心概念、方法論、實際應用以及未來發展方嚮，但不直接提及或描述您提供的書名內容本身。 --- 圖書簡介：深入探索現代生態學的數據驅動範式 在當今科學研究日益精細化的時代，生態學正經曆一場深刻的變革，從傳統的定性觀察轉嚮基於大量、復雜數據的量化分析。生態係統的動態性、復雜性和多尺度性，要求研究者掌握前沿的數據處理、建模與統計工具。本書旨在為生態學、環境科學、生物多樣性保護以及相關領域的研究者、高級學生和實踐工作者，提供一個全麵、深入且實用的指南，以應對現代生態學數據分析所麵臨的挑戰。 本書的核心思想在於構建一個堅實的理論基礎與高度實用的技術應用之間的橋梁。我們認識到，數據分析不僅僅是運行軟件或應用公式，更是一種嚴謹的科學思維過程——從提齣正確的生態學問題，到設計閤理的數據采集方案，再到選擇恰當的分析模型，最終清晰有效地傳達結果。 第一部分：生態學數據的基礎與預處理 現代生態學數據來源廣泛，包括長期監測網絡、遙感影像、高通量測序、環境DNA（eDNA）以及復雜的模型模擬輸齣。本部分首先聚焦於理解這些數據的內在結構、潛在綫性假設以及潛在的偏差。我們詳盡闡述瞭數據清洗、轉換、缺失值處理以及異常值識彆的必要性與實用技巧。特彆關注瞭時間序列數據和空間數據的特殊處理需求，如空間自相關性的量化與修正，這是確保後續統計推斷有效性的基石。此外，我們也探討瞭處理高維和非結構化數據（如物種相互作用網絡數據）的初始策略。 第二部分：核心統計模型與推斷 生態學現象往往錶現齣顯著的非正態性、異方差性和復雜的交互作用。本書係統迴顧並深入講解瞭用於處理此類復雜性的統計框架。 廣義綫性模型（GLMs）與廣義加性模型（GAMs）： 我們詳細剖析瞭如何根據響應變量的誤差分布（如泊鬆、負二項、零膨脹）選擇閤適的鏈接函數，並展示瞭GAMs在捕獲非綫性趨勢方麵的優勢。這對於分析物種豐度、群落結構等數據至關重要。 混閤效應模型（LMMs/GLMMs）： 認識到生態數據中普遍存在的隨機效應（如站點重復測量、地理區域差異），本書重點闡述瞭固定效應和隨機效應的區分，以及如何構建層次化的模型來正確解釋實驗設計中的嵌套結構。 生存分析與事件曆史模型： 針對物種生活史事件（如存活率、定植成功率），我們將生存函數、風險函數以及Cox比例風險模型的應用進行瞭細緻的梳理，並引入瞭隨訪數據的處理方法。 第三部分：空間與時間維度的高級分析 生態過程是內在時空依賴的。本部分專門為處理具有空間自相關和時間序列特徵的數據提供瞭先進工具。 空間統計學基礎： 從剋裏金（Kriging）到指標剋裏金，我們探討瞭如何通過變異函數（Variogram）來量化空間依賴性，並介紹瞭幾種主流的空間插值和空間迴歸方法，如空間誤差模型（SEM）和空間滯後模型（SLM）。 動態建模與時間序列分析： 我們超越瞭簡單的趨勢分析，引入瞭自迴歸移動平均（ARMA）模型在生態時間序列中的適應性應用，以及馬爾可夫鏈模型（MCMC）在參數估計和不確定性量化中的前沿應用。 第四部分：多變量方法與機器學習在生態學中的整閤 隨著數據量的爆炸式增長，傳統的單變量或雙變量分析已無法全麵揭示生態係統的復雜性。 多變量排序與維度約減： 我們對經典的多尺度排序技術如主成分分析（PCA）、對應分析（CA）進行瞭詳細的對比，並著重介紹瞭非度量多維標度（NMDS）和典範對應分析（CCA/RDA）在解釋環境梯度對群落結構影響中的應用。 現代機器學習範式： 本部分將目光投嚮瞭預測建模。我們不僅講解瞭決策樹、隨機森林（Random Forests）在物種分布建模（SDM）中的高精度預測能力，還介紹瞭梯度提升機（GBM）在處理高度非綫性關係時的優勢。特彆強調瞭模型的可解釋性——如何使用如SHAP值等工具來揭示模型做齣預測背後的生態學驅動因素，避免“黑箱”問題。 第五部分：可視化、報告與軟件實踐 數據分析的最終目標是有效地溝通科學發現。本部分強調瞭高質量可視化的力量。我們探討瞭如何使用圖形來揭示數據中的模式，並展示瞭如何構建清晰、信息豐富的圖錶（如散點圖矩陣、熱力圖、網絡圖）。此外，本書注重實踐操作的連貫性，通過大量的案例研究，引導讀者將理論知識轉化為可執行的步驟，確保讀者能夠熟練運用當前主流的統計環境和編程語言進行復雜的數據處理和模型構建，從而實現分析流程的自動化、可重復性和透明化。 本書麵嚮所有希望提升其數據分析能力，並希望在數據驅動的生態學前沿保持競爭力的專業人士。它不僅僅是一本參考手冊，更是一份將嚴謹的統計科學與鮮活的生態學實踐深度融閤的路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

對於許多在野外辛勤耕耘的生態學研究者來說，如何將采集到的海量數據轉化為有價值的科學見解，常常是一個巨大的挑戰。《生態學數據分析：方法、程序與軟件》這本書的齣現，無疑為我們提供瞭一個強有力的解決方案。我特彆被“方法、程序與軟件”這樣的組閤詞所吸引，它預示著這本書將不僅僅停留在理論層麵，更會深入到實際操作的細節。我迫切地希望在這本書中找到關於如何選擇並運用閤適的統計模型來解決生態學研究中常見問題的指導，例如群落結構分析、物種分布建模、生態係統過程模擬等。同時，我更期待書中能夠提供關於如何熟練運用各種專業軟件，如R語言、MATLAB或者GIS軟件，來實現這些復雜的分析流程。如果書中能包含豐富的案例研究和可執行的代碼，那將是對我們這些基層研究者來說無價的寶藏，能夠極大地提升我們的研究效率和成果的科學嚴謹性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名即將步入研究生階段的學生，我對學術研究充滿瞭憧憬，但也深知數據分析在其中扮演著至關重要的角色。《生態學數據分析：方法、程序與軟件》這個書名，簡直就是為我量身定做的。我一直在尋找一本能夠係統地講解生態學數據分析方法，並且能夠提供實際操作指導的書籍。我尤其關注“程序與軟件”這部分，因為我明白，理論知識固然重要，但沒有實際操作的支撐，很多方法都難以落地。我希望能在這本書中學習到如何使用主流的統計軟件，比如R語言，來處理和分析生態學數據，包括數據清洗、可視化、模型構建和結果解釋等各個環節。我期待書中能提供清晰易懂的圖文教程，以及可復製的代碼片段，讓我能夠邊學邊練，迅速掌握數據分析的技巧。這本書的齣現，無疑為我開啓瞭通往高效科研之路的大門，讓我對未來的學術探索充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我一直對生態學領域的前沿研究充滿好奇，但每次看到那些利用復雜模型和高級統計方法得齣的結論時，都感到一種力不從心。這次偶然看到瞭《生態學數據分析：方法、程序與軟件》這本書，它的名字就吸引瞭我。我尤其對“方法、程序與軟件”這幾個關鍵詞非常感興趣。在我看來，很多時候，我們麵臨的瓶頸不在於缺乏研究思路，而在於如何有效地處理和分析我們收集到的海量數據。這本書的齣現，恰好填補瞭我在這方麵的空白。我希望能在這本書中找到一些關於如何選擇閤適的統計分析方法的指導，比如麵對不同類型的數據，應該使用哪種模型？如何避免常見的統計陷阱？更重要的是，我期待書中能夠提供具體的軟件操作指南，例如R語言或者Python在生態學數據分析中的應用，並附帶詳細的代碼示例，這樣我就可以跟著書中的例子一步一步地進行實踐，從而真正掌握這些分析工具。我相信，這本書的齣現，將極大地幫助我提升我的數據分析能力，從而更深入地理解生態學現象，做齣更有深度的研究。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就讓人眼前一亮：《生態學數據分析：方法、程序與軟件》。作為一個長期在野外進行生態調查，卻總是在數據處理和統計分析上感到力不從心的人，這本書的齣現就像是沙漠中的甘泉。我一直認為，理論知識再紮實，如果沒有強大的數據分析能力作為支撐，很多研究結果都隻能停留在初步的觀察和描述階段。真正有價值的科學發現，往往隱藏在海量的數據之中，而挖掘這些寶藏的關鍵，就在於掌握恰當的分析方法和高效的軟件工具。這本書的標題直接點明瞭這一點，它承諾將方法、程序和軟件融為一體，這正是我所急需的。我特彆期待書中能詳細介紹一些常用的統計模型，比如迴歸分析、方差分析、主成分分析等等，並且能夠提供清晰的步驟指導，甚至附帶可執行的代碼示例。畢竟，理論知識的學習往往枯燥乏味，但一旦能夠將其轉化為實際操作，並且看到數據分析的成果，那種成就感是無與倫比的。這本書的齣現，讓我看到瞭突破瓶頸，提升科研水平的希望，我迫不及待地想翻開它，開始我的數據分析之旅。

評分☆☆☆☆☆

我一直對生態學領域充滿熱情，但當我開始接觸更深入的研究時，發現數據分析是一個繞不過去的坎。《生態學數據分析：方法、程序與軟件》這本書的名字，精準地擊中瞭我的痛點。我常常在整理數據時感到迷茫，不知道如何選擇閤適的統計方法，也常常被各種軟件的操作界麵弄得不知所措。我渴望一本能夠將理論方法與實際操作相結閤的書籍。我特彆期待書中能夠詳細講解一些在生態學研究中常用的統計模型，比如時間序列分析、空間統計以及機器學習在生態學中的應用，並且能夠提供不同軟件（如R, Python, SPSS等）在實現這些方法時的具體操作步驟和代碼示例。我希望這本書能像一位經驗豐富的導師，循序漸進地帶領我掌握數據分析的精髓，讓我能夠自信地處理和解讀我的研究數據，從而能夠更好地理解生態係統，並為環境保護做齣貢獻。

評分☆☆☆☆☆

自己學校老師編寫的書，挺不錯的

評分☆☆☆☆☆

比較注重操作！

評分☆☆☆☆☆

書本非常實用，值得購買

評分☆☆☆☆☆

早點齣來就更對瞭，現在齣來也不錯

評分☆☆☆☆☆

實用價格比書店優惠一點點。

評分☆☆☆☆☆

好評！書很好！

評分☆☆☆☆☆

垃圾，怎麼會有上世紀八十年代的程序呢，搞不懂，充數。

評分☆☆☆☆☆

書的內容很實用

評分☆☆☆☆☆

早點齣來就更對瞭，現在齣來也不錯