R與ASRme1-R統計學/國傢林業局普通高等教育“十三五”規劃教材 [R and Asreml-R Statistics] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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林元震，張衛華，郭海 編

圖書標籤:

• R語言
• ASREML-R
• 統計學
• 林業
• 生物統計
• 數據分析
• 混閤模型
• 方差分析
• 規劃教材
• 高等教育

齣版社： 中國林業齣版社

ISBN：9787503888694

版次：1

商品編碼：12186200

包裝：平裝

叢書名： 國傢林業局普通高等教育“十三五”規劃教材

外文名稱：R and Asreml-R Statistics

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：597

字數：920000

正文語

內容簡介

　　R語言近年來成為統計分析的受歡迎軟件之一，已廣泛用於生態、金融、統計、互聯網、醫療和農林牧漁等行業，並涉及大數據、生物信息學以及人工智能等領域。
　　《R與ASRme1-R統計學/國傢林業局普通高等教育“十三五”規劃教材》主要麵嚮農林業試驗數據，係統介紹瞭R與ASReml—R的統計應用，全書共分11章，具體包括R語言簡介、基礎語法、數據創建、數據管理、基礎統計、高級統計、試驗設計、基礎繪圖、高級繪圖、遺傳評估和程序包開發。
　　《R與ASRme1-R統計學/國傢林業局普通高等教育“十三五”規劃教材》內容新穎，覆蓋麵廣，應用性強，而且章節閤理、結構清晰、行文規範，適用於林學類、植物生産類、生物科學類、草學類、醫學類等專業本科生的統計分析教材，也可供相關專業的研究生和科研工作者參考使用。

作者簡介

　　林元震，男，福建仙遊人，1979年5月生，博士，副教授，碩士生導師。九三學社社員，澳洲聯邦科工組織PlantIndustry訪問學者，瑞典農業大學UPSC訪問學者，廣東省本科高校林學類專業教學指導委員會秘書，廣州市林業中級職稱評審專傢，華南農業大學林木遺傳育種教研室主任，華南農業大學青年骨乾教師，廣東省韆百十工程第五批校級培養對象，，Plant Biochem，Plant Growth Regulation，Aquaculture Research，《華南農業大學學報》等期刊審稿人。研究方嚮為林木分子育種、林業統計分析及生物信息學。近五年來，主持和參與瞭國傢自然科學基金、國傢林業行業公益項目、廣東省林業科技創新項目等20餘項，在Forest EcolManage、Biotech Letters、JPBB等國內外核心期刊上發錶瞭10餘篇學術論文，其中，SCI收錄5篇，齣版國傢教材1部，並獲廣東省精品教材；獲得國傢發明專利授權3項；2016年獲第六屆梁希青年論文奬三等奬。
　　
　　張衛華，女，河北定興人，1977年5月生，博士，教授級高工，碩士生導師，中共黨員。加拿大木材縴維中心訪問學者、瑞典農業大學UPSC訪問學者。廣州市林業中級職稱評審專傢，廣東省農村科技特派員和廣東農村信息直通車工程信息員。廣東省林業科學研究院森林培育研究所所長。《核農學報》《林業與環境科學》等期刊審稿人。研究方嚮為林木遺傳育種，林木組織培養。先後主持國傢“十二五”科技支撐計劃子課題、國傢公益性行業專項子專題、國傢林業局“948”項目、廣東省科技創新、中央財政推廣項目、廣東省科技廳項目、國傢外專局項目等閤計9項，主要參加國傢林業公益性行業專項、國傢科技支撐、省林業局項目20餘項。獲廣東省科學技術二等奬2項、廣東省農業技術推廣二等奬1項、廣東省農業技術推廣一等奬1項，廣東省林業局鑒定成果3項，國傢林業局認定成果4項，授權發明專利2項，認定良種5個，頒布地方標準1項，發錶科技論文42篇。
　　
　　郭海男，陝西府榖人，1978年8月生，碩士，高級工程師。荷蘭瓦赫寜根大學訪問學者。供職於水利部水土保持植物開發管理中心（高原聖果沙棘製品有限公司）。主要從事水土保持植被建設和生態工程、水土保持植物開發與推廣、沙棘良種培育與種植、沙棘産品加工開發與科研、植物生理、生化、生物技術與基因技術研究、礦區生態修復等相關工作。大連民族大學外聘碩士生導師，全國水土保持青年科技奬獲得者。主持或參與40多項國傢、省部級、歐盟和聯閤國科研項目。參編專著5本，主筆編寫中英文沙棘培訓教材10本，公開發錶論文50多篇。

內頁插圖

目錄

Preface
序
前言
第1章 R簡介
1．1 R語言
1．2 R的特點
1．3 R的資源
1．4 R的安裝與運行
1．4．1 R軟件的安裝、啓動與關閉
1．4．2 R程序包的安裝與使用
1．5 RStudio的安裝與運行
1．6 R與RStudio的更新
1．6．1 R的更新
1．6．2 RStudio的更新
1．7 R的學習方法

第2章 基礎語法
2．1 對象與變量
2．1．1 變量的創建與刪除
2．1．2 變量的重命名
2．2 運算符
2．3 錶達式
2．4 特殊值
2．4．1 缺失值
2．4．2 NaN
2．4．3 Inf和-Inf
2．4．4 NULL
2．5 控製結構
2．5．1 條件語句
2．5．2 循環語句
2．6 自編函數

第3章 數據創建
3．1 數據的創建
3．1．1 嚮量
3．1．2 數組
3．1．3 矩陣
3．1．4 數據框
3．1．5 列錶
3．1．6 因子
3．1．7 字符串
3．1．8 日期
3．2 對象的模式和屬性
3．2．1 固有屬性
3．2．2 屬性的獲取
3．2．3 對象的類彆
3．3 數據的輸入
3．3．1 鍵盤輸入
3．3．2 使用scan（ ）函數
3．3．3 使用read．table（ ）函數
3．3．4 使用read．csv（ ）函數
3．3．5 導入Excel數據
3．3．6 導入SAS數據
3．3．7 導入SPSS數據
3．3．8 其他方式導入
3．4 數據的存儲

第4章 數據管理
4．1 數據轉換
4．2 數據排序
4．3 數據閤並
4．3．1 列閤並
4．3．2 行閤並
4．4 子集提取
4．4．1 根據位置選取子集
4．4．2 根據列名選取子集
……

第5章 基礎統計
第6章 高級統計
第7章 試驗設計
第8章 基礎繪圖
第9章 高級繪圖
第10章 遺傳評估
第11章 程序包開發

參考文獻
索引
網絡資源

前言/序言

　　近些年國內R語言會議的參加人數變化即可看齣R語言在國內日趨熱門，2012年約為400人，2013年約為600人，2014年約為1400人，2015年達到4200人，據統計2016年參會人員將突破l萬人，儼然是國內規模較大的專題會議之一。R語言會議地點也從最早的北京，到上海、深圳、廣州，慢慢拓展到各省會城市。R語言現已滲透在國內的生態、金融、統計、互聯網、醫療和農林牧漁等行業，且在大數據、生物信息學以及人工智能等領域大展身手。正如筆者在《R與ASReml-R統計分析教程》前言中所寫的“R語言在數據挖掘和可視化應用領域的快速崛起意味著R語言已經為大數據時代做好準備”，從R語言在國內的應用領域來看，已然得到佐證。
　　大約3年以前，筆者組織編寫瞭農林領域第一部有關R與ASReml-R軟件的“十二五”規劃教材-《R與ASReml-R統計分析教程》，該教材在業界內獲得一定的好評。但正如R語言的迅猛發展一樣，該教材的匹配的章節不夠齊全、部分內容亟需更新，加之近年來比較熱門的基因組選擇，上述原因正是編寫本書的動力所在。
　　與筆者編寫的第一部農林領域教材一樣，對閱讀本書的讀者，沒有統計編程或R語言背景的要求，當然讀者如有R語言基礎知識將會更好地理解、掌握本書的知識點。本書結構已完全不同於《R與ASReml-R統計分析教程》教材，在本書中，總共包含11章，且每章都附有思考題。
　　本書的第1-3章介紹R語言、基礎語法和數據創建，讓讀者對R語言有一些直觀的概念，瞭解R及其語法的特點，熟悉R中數據類型及其創建，這些對於後續的數據管理、統計分析以及圖形繪製等操作是必需的。
　　第4章介紹瞭數據管理的各種操作，包括數據轉換、排序、閤並、重構、分段、匯總、查重以及子集提前，重點介紹瞭數據綜閤處理包dplyr包和data.table包的用法。熟練掌握數據管理的各種操作對於統計分析和圖形繪製非常重要。.第5、6章較全麵介紹瞭R的基礎統計和高級統計，其中基礎統計包括描述性統計、頻數錶分析、方差分析、協方差分析、t檢驗、卡方檢驗、綫性迴歸、相關分析和通徑分析，高級統計包括廣義綫性模型、生長模型、生存分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、判彆分析、功效分析、重抽樣和綜閤評價分析。
　　第7章專門介紹瞭R的試驗設計和數據分析，設計類型包括完全隨機設計、隨機區組設計、平衡不完全區組設計、拉丁方設計、正交設計、裂區設計、巢式設計、析因設計、循環設計、格子設計、α設計和條區設計，並介紹瞭各種設計的基本概念、R齣設計錶以及數據分析的過程。
　　第8章介紹瞭R的基礎繪圖，包括條形圖、直方圖、散點圖、熱圖、散點圖矩陣等常見圖形，並介紹瞭繪圖參數的設置，以及數學公式、文本的添加。此外，還展示瞭交互圖形的繪製。
　　第9章重點演示瞭R包lattcie和ggplot2的高級繪圖，其中lattcie包繪圖包括基礎語法、單變量繪圖、雙變量繪圖、多變量繪圖以及高級繪圖參數的設置，ggplot2包繪圖包括基礎語法、各種圖形繪製以及高級繪圖參數的設置。本章節是R繪圖優勢和強大功能的展現。
　　第10章介紹瞭R包在遺傳評估上的應用，重點介紹瞭MCMCglmm包和ASReml-R包。尤其是ASReml-R包，作為商業軟件包，已廣泛應用於農林牧漁、生態等各行業。在本章節中，特彆演示瞭ASReml-R包在單性狀模型、雙性狀模型、模型比較、閾性狀模型、泊鬆分布型模型、協變量模型以及批量分析的基礎用法，也拓展瞭遺傳參數評估（遺傳力、育種值、遺傳相關與遺傳增益）的各種類型，包括子代測定、無性係測定、空間分析（規則與不規則）、多地點GxE分析、多年份分析、多交配分析、多世代分析以及基因組選擇。本章節對於動植物遺傳試驗的數據分析具有較重要的參考價值。
　　第11章介紹瞭windows係統下的R包開發，包括所需軟件、函數編寫及R包製作，並專門演示瞭筆者自編程序包AAfun的一些功能。本章的目的是讓讀者瞭解R包的開發流程，希望有更多的R讀者加入到程序包的開發中，更好、更快地促進R在各領域中的應用。
　　附錄部分給齣瞭索引、網絡資源，便於讀者進一步查詢或學習R語言的相關知識。與之前那部教材一樣，本書繼續秉著R開源免費的精神，將本書中所有的數據、代碼和彩圖存放於網盤http：//yzhlin-asreml.ys168.com/，供讀者免費下載、自由使用。
　　最後，筆者要衷心感謝美國北卡羅來納州立大學的FikretIsik教授，Isik教授是國際知名的遺傳統計學傢，感謝他百忙之中欣然為本書作序。此外，也要特彆感謝瑞典農業大學的閤作導師HarryWu教授以及ASReml的軟件開發者Arthur Gilmour，他們對於我在R與ASReml-R的學習路程上起著不可磨滅的推動作用。
　　本書由廣東省高水平大學經費（4400-216202）資助齣版，特此謝忱！
　　由於編者的知識水平有限，書中難免會有疏漏和不足，懇請廣大讀者批評指正。如對本書有任何建議或意見，請發送郵件到yzhlinscau@163.com。

《R與ASReml-R統計學》書籍簡介 一、 本書概述 本書是一部深入淺齣的統計學著作，聚焦於R語言及其強大的統計分析包ASReml-R在現代統計建模中的應用。全書旨在為讀者提供一個紮實的統計學理論基礎，並著重於如何運用R語言和ASReml-R工具解決實際統計問題，尤其是在農業、林業、生物統計等領域具有廣泛的指導意義。本書是國傢林業局“十三五”規劃教材，體現瞭其在行業內的權威性和實用性。 二、 目標讀者 本書的目標讀者涵蓋瞭廣泛的人群： 高等院校學生： 特彆是農林經濟管理、植物保護、林學、園林、草業科學、動物科學、統計學、生物技術等相關專業的本科生、碩士研究生和博士研究生。他們將本書作為學習統計建模、數據分析方法的重要參考。 科研人員： 從事農業、林業、生物學、生態學、遺傳育種、環境科學等領域的研究者，需要運用統計方法處理實驗數據，建立模型，解釋研究結果。 數據分析從業者： 那些希望擴展統計分析技能，掌握更高級建模技術（如混閤效應模型）以應對復雜數據結構的分析師。 相關行業技術人員： 在企業、政府部門從事數據管理、質量控製、市場分析等工作，需要進行統計推斷和預測的專業人士。 三、 本書特色與內容深度 本書的獨特性在於其將統計學理論與R/ASReml-R的實際操作緊密結閤，強調理論的理解與方法的應用並重。 1. 統計學基礎的紮實構建： 本書並非簡單羅列R命令，而是從統計學的基本概念齣發，循序漸進地引導讀者理解統計思維。內容包括： 數據描述與可視化： 介紹常用的統計量（均值、方差、標準差、分位數等）以及R中繪製各類統計圖（直方圖、箱綫圖、散點圖、QQ圖等）的方法，幫助讀者初步探索數據特徵。 概率論基礎： 講解概率的基本概念、隨機變量、常見的概率分布（正態分布、二項分布、泊鬆分布等）及其在統計推斷中的作用。 統計推斷： 深入探討參數估計（點估計、區間估計）和假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等），教授讀者如何根據樣本數據對總體進行推斷。 迴歸分析： 詳細講解綫性迴歸模型，包括模型建立、參數估計、假設檢驗、模型診斷（殘差分析、共綫性診斷）以及預測。在此基礎上，會引入非綫性迴歸和廣義綫性模型，為更復雜的建模打下基礎。 2. ASReml-R的精深應用： ASReml-R是專門為處理復雜實驗設計和統計模型而設計的強大軟件。本書對其核心功能進行係統性講解，內容詳實，覆蓋麵廣： 混閤效應模型（Mixed Effects Models）： 這是ASReml-R的標誌性功能。本書將詳細闡述混閤效應模型的原理，包括固定效應（Fixed Effects）和隨機效應（Random Effects）的概念，以及它們在分析不同類型數據（如重復測量數據、分層數據、空間相關數據）時的意義。 方差分量估計（Variance Component Estimation）： 重點介紹如何使用ASReml-R估計模型的方差分量，並對其結果進行解釋。 模型選擇與擬閤： 教授讀者如何根據實際需求構建不同結構的混閤效應模型，以及如何利用信息準則（如AIC、BIC）和似然比檢驗來選擇最優模型。 BLUP（Best Linear Unbiased Prediction）/BLUPF（Best Linear Unbiased Prediction of Fixed effects）： 深入講解BLUP和BLUPF在方差組分模型中的應用，這在育種和實驗設計中至關重要，用於估計非觀測量（如基因型效應）。 處理復雜數據結構： 重點解決在農業、林業等領域常見的復雜數據問題，例如： 重復測量設計（Repeated Measures Design）： 分析同一對象在不同時間點或處理下的觀測值。 空間相關性（Spatial Correlation）： 處理實驗單元在空間上的位置關係對觀測值的影響，建立空間協方差模型。 遺傳模型（Genetic Models）： 在育種研究中，應用ASReml-R構建動物模型或植物模型，考慮親緣關係矩陣（Kinship Matrix）和育種值估計。 多環境試驗（Multi-environment Trials, MET）： 分析作物在不同地點、不同年份試驗下的錶現，研究基因型與環境互作（GxE）。 ASReml-R語法與流程： 提供詳細的ASReml-R命令語法、輸入文件格式要求以及分析流程指導，幫助讀者高效地運用該軟件。 3. R語言的集成運用： 本書不僅僅是ASReml-R的教程，更是將R語言強大的數據處理、可視化和模型構建能力與ASReml-R的專業建模功能相結閤： 數據預處理與整理： 使用R中的tidyverse等包對原始數據進行清洗、轉換、閤並等操作，為ASReml-R分析做好準備。 模型結果的可視化與解讀： 利用R中的ggplot2等繪圖包，將ASReml-R的分析結果（如殘差圖、預測值圖、效應圖）以直觀的方式呈現，幫助讀者更好地理解模型。 模型的診斷與優化： R語言提供的豐富工具箱有助於對ASReml-R構建的模型進行進一步的診斷和驗證。 四、 理論與實踐的平衡 本書的寫作遵循“理論先行，實踐跟進”的原則。每一項統計概念或ASReml-R的功能介紹，都會輔以清晰的數學推導或原理闡述。緊隨其後，則通過精心設計的案例，展示如何在R環境中運用ASReml-R實現這些統計分析。這些案例來源於實際的農業、林業研究課題，具有高度的代錶性和實踐指導意義，能夠幫助讀者將所學知識融會貫通，觸類旁通。 五、 章節結構概覽（非具體內容，僅為結構提示） 本書的章節安排旨在構建一個邏輯清晰的學習路徑： 第一部分：統計學基礎迴顧與R語言入門 引言：統計學在科研中的重要性，R語言及其生態係統介紹。 數據管理與可視化：R數據結構，數據讀取、清洗、轉換，基本圖錶繪製。 描述性統計：均值、方差、分布等概念及R實現。 概率分布與抽樣：常見概率分布，中心極限定理。 參數估計與置信區間。 假設檢驗：基本原理，t檢驗，卡方檢驗，ANOVA。 第二部分：迴歸分析模型 簡單綫性迴歸：模型建立，參數估計，假設檢驗。 多元綫性迴歸：模型擴展，變量選擇。 模型診斷與改進：殘差分析，多重共綫性，異方差性。 廣義綫性模型：泊鬆迴歸，邏輯迴歸。 第三部分：ASReml-R及其在復雜模型中的應用 ASReml-R簡介與安裝。 混閤效應模型入門：固定效應與隨機效應。 ASReml-R語法核心：數據導入，模型定義（`~`，`$`，`!!`等），方差結構。 方差分量估計與模型比較：`wald`檢驗，`lrt`檢驗，AIC, BIC。 BLUP與BLUPF：在育種和預測中的應用。 處理重復測量數據。 處理空間相關性數據。 遺傳模型與動物/植物模型。 多環境試驗（MET）分析。 ASReml-R高級功能與案例。 第四部分：綜閤應用與進階 常見研究設計的統計分析實踐。 結果解釋與報告撰寫。 （可能包含）其他高級統計主題或ASReml-R的擴展應用。 六、 結語 《R與ASReml-R統計學》不僅是一本教科書，更是一本麵嚮實踐的工具書。它緻力於幫助讀者掌握當前統計分析領域前沿的工具和方法，提升解決復雜數據問題的能力。通過本書的學習，讀者將能夠更加自信地駕馭R語言和ASReml-R，在各自的研究和工作中取得更大的成就。本書內容嚴謹、體係完整，兼具理論深度與實踐指導性，是統計學學習者和研究者的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我拿到手的時候，就覺得它名字有點繞，R與ASReml-R統計學/國傢林業局普通高等教育“十三五”規劃教材，光是這個名字就讓我感覺它不是一本普通的大眾讀物。我平時對統計學雖然有點興趣，但一直沒有係統地學習過，總覺得它枯燥乏味，充滿各種公式和理論。然而，這次接觸這本書，尤其是它的副標題“國傢林業局普通高等教育‘十三五’規劃教材”，讓我意識到它可能更側重於實際應用，而且是針對特定領域的，這多少引起瞭我的一絲好奇。我對林業領域知之甚少，但統計學在任何科學研究中都扮演著至關重要的角色，尤其是在數據分析日益重要的今天。這本書的齣版，是否意味著在林業統計分析方麵，R和ASReml-R這兩個工具的使用將成為主流？它能否為我這樣對林業統計零基礎的讀者提供一個清晰的學習路徑，幫助我理解這些工具在實際問題中的應用？我特彆想知道，書中是否會提供一些具體的案例分析，讓我看到統計學原理是如何與林業數據相結閤，從而得齣有價值的結論的。比如，在森林資源估算、病蟲害監測、生態環境變化分析等方麵，這本書會展現齣怎樣的統計智慧？我期待它能以一種易於理解的方式，將抽象的統計概念與具體的林業場景聯係起來，讓統計學不再是高高在上的理論，而是解決實際問題的利器。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對數據分析充滿熱情，但背景相對寬泛的研究者，平時工作中會接觸到各種各樣的數據。最近，我一直在尋找能夠幫助我處理一些復雜統計模型，尤其是涉及到隨機效應和重復測量數據的軟件和方法。當我在書店裏看到這本《R與ASReml-R統計學》時，立刻被它吸引瞭。它不僅僅是介紹R語言，還特彆提到瞭ASReml-R，這正是我一直在尋找的工具。ASReml-R在處理生物統計學、遺傳學以及生態學中的復雜模型方麵有著非常突齣的優勢，而林業研究本身就常常涉及這些領域。我非常好奇這本書會如何將R的靈活性與ASReml-R的強大功能結閤起來，為林業研究提供一套完整的解決方案。我設想，書中可能會涵蓋一些實際的林業研究案例，例如，如何在森林調查中利用混閤效應模型來分析不同樣地、不同時間點的數據；如何利用ASReml-R進行遺傳參數的估算，以指導林木育種；或者如何構建空間統計模型來研究森林火災的風險因素。我希望這本書能夠讓我不僅掌握這些工具的使用技巧，更能理解其背後的統計學原理，從而能夠獨立地解決更復雜的研究問題。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的書名來看，“R與ASReml-R統計學”就已經足夠吸引那些對統計軟件感興趣的讀者瞭。R語言本身就以其強大的統計分析能力和豐富的擴展包而聞名，而ASReml-R則是在此基礎上，專為處理復雜統計模型，特彆是混閤效應模型而設計的。我一直對如何處理具有重復測量、分層結構或隨機效應的數據感到睏惑，而ASReml-R恰好是解決這類問題的利器。這本書的定位是“國傢林業局普通高等教育‘十三五’規劃教材”，這讓我更加期待它在實際應用層麵的深度。我設想，書中可能會詳細介紹如何利用R和ASReml-R來解決林業領域中的一些典型問題。例如，在遺傳學研究中，如何構建和分析混閤效應模型來估計方差組分，從而進行育種選育；在生態學研究中，如何處理空間和時間上的相關性，進行更準確的生態模型擬閤；甚至是在林業經營管理中，如何利用統計模型來預測森林生長、評估管理措施的效果。我希望這本書不僅僅是枯燥的技術手冊，而是能夠通過豐富的案例，引導讀者一步步掌握這些高級統計技術的實際操作，並且理解其背後的統計原理。這本書的齣現，對於那些希望在林業統計分析方麵有所建樹的研究人員和學生來說，無疑是雪中送炭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計以及“國傢林業局普通高等教育‘十三五’規劃教材”的字樣，都給我一種嚴謹、權威的感覺。這不像市麵上那些隨意齣版的科普讀物，而是一本經過官方認可、旨在培養專業人纔的教材。我猜想，這本書的內容會比較紮實，理論性也比較強。對於統計學初學者來說，直接接觸“R與ASReml-R統計學”可能會有些挑戰。但我相信，作為規劃教材，它一定會有循序漸進的教學設計。或許它會從R語言的基礎知識講起，然後逐步引入ASReml-R的功能和應用。我尤其關注書中是否會深入講解ASReml-R在處理那些更具挑戰性的統計問題時的優勢，比如如何處理非正態分布的響應變量，如何進行模型診斷和選擇，以及如何解釋復雜模型的輸齣結果。我期望這本書能幫助讀者建立起堅實的統計學理論基礎，並能夠熟練運用R和ASReml-R這兩個強大的工具來解決實際的科研問題。對於那些立誌在林業統計領域深耕的學生和研究者來說，這本教材可能會成為他們學術生涯中的重要基石。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，尤其是“國傢林業局普通高等教育‘十三五’規劃教材”的定位，讓我覺得它應該是一本非常具有學術價值和實用性的著作。雖然我對R語言和ASReml-R本身不甚瞭解，但作為林業領域的高等教育教材，它的齣現肯定是為瞭滿足行業內對數據分析能力日益增長的需求。我猜想，這本書會從林業研究的實際齣發，介紹如何運用R和ASReml-R來解決一些具體的問題。比如，在森林生態學中，可能需要處理大量的樣地數據，考慮空間自相關性和時間序列效應；在林木遺傳育種中，則需要進行復雜的係譜分析和遺傳參數估算。這本書能否提供清晰的操作步驟和代碼示例，讓我能夠快速上手？它是否會講解一些經典的統計模型，並演示如何在ASReml-R中實現？我特彆期待書中能夠包含一些案例研究，展示統計學方法如何幫助林業科學傢們發現新的規律，做齣更科學的決策。對於我這樣對統計學不是非常專業的讀者來說，這本書能否用一種相對易懂的方式，將這些專業知識傳達給我，讓我能夠初步瞭解其應用價值，並或許激發我進一步學習的興趣？