環境與生態統計：R語言的應用 [Environmental and Ecological Statistics with R] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

結閤案例來描述每一種統計學模型，解釋如何開展數據分析，討論采用模擬手段來檢驗模型，這是模型開發與評估中的重要方麵，給齣多層迴歸模型（如多層ANOVA、多層綫性迴歸和廣義多層模型），指導如何用R語言采實現諸多方法，在綫提供書中所用到的數據集和R語言腳本。

內容簡介

在強調統計思維的歸納性本質基礎上，《環境與生態統計：R語言的應用》把應用統計學跟環境與生態領域關聯到一起。《環境與生態統計：R語言的應用》遵循解決統計建模問題的一般方法。內容覆蓋瞭模型界定、參數估值和模型評估。作者用瞭很多實例來闡述統計學模型以及如何用R語言來實現模型。本書首先為開展簡單的數據分析任務提供瞭基礎知識。例如探索性數據分析和綫性迴歸模型擬閤。接下來重點介紹瞭統計建模，包括綫性和非綫性模型、分類和迴歸樹以及廣義綫性模型。書中還討論瞭用於模型檢驗的模擬，為開發齣的模型提供評估工具，同時探討瞭多層迴歸模型這類會對環境和生態學數據分析産生廣泛影響的模型。
本書重點針對的是環境和生態學問題的統計建模和數據分析。通過引導讀者理解解決科學問題和開發統計模型的過程，輕鬆地從科學假設過渡到統計模型。

作者簡介

錢鬆，1985年於清華大學環境工程係獲學士學位，1988年於南京大學地理係獲碩士學位，1995年於美國杜剋大學（Duke University）獲環境科學博士與統計學碩士雙學位。曾任中國國傢環境保護部華南環境科學研究所工程師，先後在美國杜剋大學濕地研究中心從事博士後研究，在波特蘭州立大學（Portland State University）任教。現任美國杜剋大學環境學院（Nicholas school of the Environment）研究副教授，兼任美國地質調查局北卡羅來納水環境科學中心（North Carolina Water Science Center：U.S.Geological Survey）研究員。
長期從事環境和生態統計方麵的科研與教學工作。目前以土地利用（例如城市化）對水環境和水生生態係統的影響為研究重點。多年來，在環境和生態統計領域不斷有所創新，尤其是將貝葉斯統計方法應用於環境和生態學研究領域，取得瞭豐碩的成果。

內頁插圖

目錄

錶清單
圖清單
第1部分 基本概念
第1章 引言
1.1 美國佛羅裏達Everglades濕地案例
1.2 統計學問題
1.3 參考文獻說明

第2章 R語言
2.1 什麼是R語言?
2.2 開始使用R語言
2.2.1 R提示符與賦值
2.2.2 數據類型
2，2.3 R的函數
2.3 RCommander

第3章 統計假設
3.1 正態性假設
3.2 獨立性假設
3.3 等方差假設
3.4 探索性數據分析
3.4.1 展示分布的圖形
3.4.2 比較分布的圖形
3.4.3 識彆變量問依存關係的圖形
3.5 從圖形到統計學思維
3.6 參考文獻說明

第4章 統計推斷
4.1 總體均值和置信區間的估計
4.1.1 估計標準誤的自舉法
4.2 假設檢驗
4.2.1 t檢驗
4.2.2 雙側備擇
4.2.3 用置信區間進行假設檢驗
4.3 一般過程
4.4 假設檢驗的非參數方法
4.4.1 秩變換
4.4.2 wilcoxon符號秩檢驗
4.4.3 wilcoxon秩和檢驗
4.4.4 關於分布無關檢驗方法的討論
4.5 置信水平α、統計功效1β和P值
4.6 單因素方差分析
4.6.1 方差分析
4.6.2 統計推斷
4.6.3 多重比較
4.7 案例
4.7.1 美國佛羅裏達Everglades濕地案例
4.7.2 Kemp的鱗龜
4.7.3 水質達標評價
4.7.4 紅樹林和海綿體之間的相互作用
4.8 參考文獻說明

第Ⅱ部分 統計建模
第5章 綫性模型
5.1 作為綫性模型的ANOVA
5.2 簡單和多元綫性迴歸模型
5.2.1 最小平方法
5.2.2 魚樣本中的：PCBs
5.2.3 用一個預測變量來迴歸
5.2.4 多元迴歸
5.2.5 相互作用
5.2.6 殘差和模型評估
5.2.7 類型預測變量
5.2.8 芬蘭湖泊案例和共綫性
5.3 構建預測性模型的一般考慮
5.4 模型預測的不確定性
5.5 雙因素ANOVA
5.5.1 相互作用
5.6 參考文獻說明
……
第Ⅲ部分 高級統計建模
參考文獻
索引

精彩書摘

（3）統計推斷不僅能提供參數值，而且可以提供跟估計值聯係在一起的不確定性的信息。在實踐中，采樣誤差和測量誤差同時存在於數據中。采樣誤差描述的是估計齣的總體特徵與真實總體之間的差異。例如，12個月TP濃度監測值的平均值與真正的均值濃度之間的差異就是采樣誤差。采樣誤差之所以發生是因為我們用總體的一部分來推斷總體。采樣誤差是抽樣模型的話題，而抽樣模型不會直接涉及測量誤差。測量誤差即使在整個總體（或全部數據）得到觀測的情況下都會發生。測量誤差模型是處理這一不確定性的工具。通常地，我們把這兩種方法結閤起來構建統計模型。統計推斷的重點則是對誤差予以量化。
（4）統計假設是統計推斷的基礎。最常使用的統計假設就是測量誤差的正態性假設。測量誤差被假設為服從均值為0、標準差為盯的正態分布。當這些基本假設不能滿足，對不確定性的統計推斷就可能造成誤導。所有的統計學方法依賴於以下假設：數據是總體這樣或那樣的隨機樣本。
采用參考條件方法製定環境標準取決於識彆參考站點的能力。在南佛羅裏達，對參考站點的識彆是通過對生態學者篩選齣的代錶生態“平衡”的生態變量進行統計模擬來實現的。這個過程雖然復雜，但實質上是比較兩個總體，即比較參考總體和受影響的總體的過程。
一旦環境標準確定瞭，評價水體是否滿足標準就成為一個不斷進行統計假設檢驗的問題。如果將上述工作翻譯成假設檢驗問題，實際上我們是在檢驗水體達標的零假設和水體不達標的備擇假設。在美國，很多州要求，如果宣稱水體達標，那麼水體超標的時間不能超過10％。因此，特彆重要的量就是濃度分布的第90個百分點。當第90個百分點低於水質標準，水體被認為是達標的；當第90個百分點高於水質標準，水體被認為是超標的。
除此之外，大量的生態學指標（或度量）被測量後用於研究濕地生態係統對農業徑流造成的磷濃度升高的響應。這些研究收集瞭大量數據，並且常需要進行復雜的統計分析。例如，生態閾值概念通常被定義為一種條件，一旦超過該條件，生態係統就會發生質量、性質或現象的突然急劇變化。
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