R语言在海洋渔业中的应用/全国高等院校海洋专业规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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官文江 编

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• R语言
• 海洋渔业
• 统计分析
• 数据分析
• 生物统计
• 渔业科学
• 规划教材
• 高等教育
• 海洋专业
• 全国教材

出版社： 海洋出版社

ISBN：9787502791216

版次：1

商品编码：11697197

包装：平装

丛书名： 全国高等院校海洋专业规划教材

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：292

字数：460000

正文语种：中文

内容简介

　　《R语言在海洋渔业中的应用/全国高等院校海洋专业规划教材》第1章至第5章简要介绍了R的基本使用方法，以使读者能掌握R的基本语法与用法，特别是R获取帮助、读取与渔业有关的各种数据及利用R进行必要的图形绘制的方法。由于海洋渔业研究经常需要使用海洋遥感数据、海洋模型同化数据或浮标数据，这些数据通常使用nc或hdf格式存储，因此，《R语言在海洋渔业中的应用/全国高等院校海洋专业规划教材》除了介绍TXT与EXCEL文件读取方法外，同时也比较详细地介绍了nc、hdf文件的读取方法。除一般图形绘制外，《R语言在海洋渔业中的应用/全国高等院校海洋专业规划教材》也比较详细地介绍了地图、矢量与栅格数据叠加等图形绘制方法，以更好地满足渔业数据分析的需要。由于R涉及的内容广泛，如图形绘制，除基本绘图软件包外，lattice、ggplot等软件包提供了更丰富的图形绘制方法，因此，如需绘制更美观、更复杂的图形或图像，读者仍需要参考其他有关R的参考书，但更为重要的是读者需要掌握R获取在线帮助的方法，这是学习、掌握R的重要途径。
　　《R语言在海洋渔业中的应用/全国高等院校海洋专业规划教材》第6章至第12章为R在海洋渔业中的应用，这些章节主要介绍了海洋渔业研究中的模型如亲体补充量模型、生长模型、生物量动态模型等基本概念，介绍了这些模型参数估计、假设检验、不确定性分析的基本方法。《R语言在海洋渔业中的应用/全国高等院校海洋专业规划教材》强调模型误差结构选择的重要性，模型选择、参数估计的不确定性，并充分展示了计算机模拟方法在渔业资源研究中的应用价值。贝叶斯模型在渔业资源的研究中扮演着重要角色，《R语言在海洋渔业中的应用/全国高等院校海洋专业规划教材》也较详细地展示了贝叶斯模型的使用方法。每一章节的例子均提供了数据、R代码及相关说明，读者应仔细阅读这些例子的代码，并在R中执行，这有利于读者掌握相关方法。对这些代码略做修改，读者可以直接将其应用于相关的研究中。

目录

第1章 R语言基础
1.1 R语言简介
1.1.1 R语言的开发历史
1.1.2 R语言的特色与功能
1.2 R语言的安装
1.2.1 R软件的安装
1.2.2 R软件包的安装
1.3 R软件包的使用与引用
1.3.1 软件包的载入、卸载与删除
1.3.2 R或相关软件包的引用
1.4 R使用简介
1.4.1 R的界面设置
1.4.2 R会话
1.4.3 当前工作目录
1.4.4 R命令
1.4.5 命名字符集
1.4.6 命令行的重复输入
1.4.7 R命令行的注释
1.4.8 保存先前命令产生的结果及变量的保存
1.4.9 获取帮助
1.4.10 R中对象的查找
1.4.11 获取和设定环境变量
1.5 R代码的编辑
1.6 R运行环境的定制
1.6.1 通过文件定制R环境
1.6.2 通过定义.First（）函数与.Last（）函数定制R环境
1.6.3 通过自定义普通函数执行初始化

第2章 R的数据
2.1 R的数据类型
2.1.1 数值型（numeric）
2.1.2 字符型（character）
2.1.3 复数型（complex）
2.1.4 逻辑型（logical）
2.2 R中的数据组织方式
2.2.1 向量
2.2.2 纯量
2.2.3 数组
2.2.4 数据框
2.2.5 列表
2.2.6 时间系列数据
2.2.7 因子
2.3 数据类型的判断与强制转换
2.3.1 数据类型的判断
2.3.2 数据类型的强制转换
2.4 数据的运算
2.4.1 数学运算
2.4.2 比较运算与逻辑运算
2.4.3 数据的操作函数
2.5 R中的对象
2.6 数据的输入与输出
2.6.1 数据的输入
2.6.2 其他格式文件的输入
2.6.3 数据的输出
2.6.4 R中的数据集
2.6.5 其他统计软件数据的读取
2.7 数据的编辑
2.7.1 数据编辑方法
2.7.2 数据的融合

第3章 R的图形绘制
3.1 图形设备
3.1.1 显示器图形设备
3.1.2 文件设备
3.1.3 打印机设备
3.2 绘图区域与坐标系统
3.2.1 设备区域
3.2.2 图形区域设置
3.2.3 坐标系统
3.3 高级绘图函数
3.3.1 简单的图形绘制
3.3.2 颜色绘制
3.3.3 文本字符
3.3.4 坐标轴
3.3.5 线
3.3.6 符号
3.4 其他高级绘图函数
3.4.1 直方图
3.4.2 柱状图
3.4.3 箱线图
3.4.4 饼图
3.4.5 QQ绘制
3.4.6 条件绘制
3.4.7 散点阵列图
3.4.8 地图绘制
3.4.9 位图数据的显示
3.5 低级绘图函数
3.5.1 添加图元
3.5.2 图形工具函数
3.5.3 图形边缘标注与图例绘制
3.5.4 轴绘制
3.6 图形叠加绘制
3.7 交互式图形函数

第4章 概率分布
4.1 单变量连续分布
4.1.1 单变量正态分布
4.1.2 对数正态分布
4.1.3 Gaamma类分布函数
4.1.4 Beta类分布
4.2 单变量离散分布
4.2.1 二项分布
4.2.2 泊松分布
4.2.3 负二项分布
4.3 经验分布及随机采样
4.3.1 经验分布
4.3.2 基于样本的随机数
4.3.3 一个随机测试的例子

第5章 程序控制结构与函数
5.1 表达式
5.1.1 简单表达式
5.1.2 复合表达式
5.2 R的控制结构
5.2.1 分支结构
5.2.2 循环结构
5.3 函数
5.3.1 函数的定义
5.3.2 函数的参数
5.3.3 作用域
5.3.4 返回函数的函数
5.3.5 函数的编辑
5.3.6 程序调试

第6章 渔业模型及参数估计
6.1 渔业模型
6.1.1 模型的概念
6.1.2 渔业模型及假设
6.1.3 参数估计与模型选择的不确定性
6.2 模型参数的估计方法
6.2.1 最小二乘法估计
6.2.2 最大似然估计
6.2.3 贝叶斯参数估计

第7章 计算机模拟计算方法
7.1 随机检验
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 蒙特卡洛模拟

第8章 鱼类的生长
8.1 鱼类生长的数学模型
8.1.1 体长与体重关系模型
8.1.2 年龄与体长、体重的关系
8.2 参数估计
8.2.1 年龄与体长数据下的参数估计
8.2.2 对于标志放流类数据
8.2.3 其他生长方程的拟合
8.3 生长方程模型的选择与比较
8.3.1 生长方程模型的选择
8.3.2 生长方程模型的比较

第9章 亲体与补充量关系模型
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 环境因素在繁殖模型中的作用
9.1.5 繁殖模型的误差结构
9.2 参数估计
9.2.1 产卵生物量没有测量误差时的参数估计
9.2.2 产卵生物量存在测量误差时的参数估计
9.2.3 存在自相关性
9.2.4 基于贝叶斯的参数估计

第10章 世代动态模型
10.1 鱼类的死亡与世代数量的变化
10.2 单位补充量渔获尾数与产量
10.3 单位补充量产量模型的应用
10.3.1 计算不同F及开捕年龄下的单位补充量产量
10.3.2 等渔获量曲线图
10.3.3 F0.1与Fmax

第11章 单位捕捞努力量渔获量
11.1 基本概念
11.1.1 捕捞努力量
11.1.2 单位捕捞努力量渔获量（CPUE）
11.1.3 CPUE与资源量的关系
11.1.4 CPUE与子区域CPUE的关系
11.1.5 CPUE的标准化
11.2 CPUE标准化模型与模型选择
11.2.1 CPUE标准化模型
11.2.2 模型的选择
11.3 CPUE标准化中需注意的问题与展望
11.3.1 捕捞量为零数据的处理
11.3.2 交互效应的处理
11.3.3 捕捞努力量的空间分布对CPUE标准化的影响
11.3.4 数据尺度对CPUE标准化的影响
11.3.5 多鱼种渔业的cPuE标准化
11.3.6 未来展望
11.4 CPUE标准化的例子
11.4.1 GLM模型对CPUE的标准化
11.4.2 贝叶斯方法对CPUE的标准化
11.4.3 GAM对CPUE进行标准化
11.4.4 一般线性混合模型对CPUE的标准化
11.4.5 广义估计方程对CPUE的标准化

第12章 生物量动态模型
12.1 渔业资源评估模型的基本结构
12.2 生物量动态模型的种群动态
12.2.1 种群生物量动态模型
12.2.2 Schaefer生物量动态模型
12.3 生物量动态模型的参数估计
12.3.1 回归方法
12.3.2 时间系列方法
12.3.3 Bootstrap方法估计参数的置信区间
12.3.4 贝叶斯方法
12.4 投影与风险分析
12.5 r的先验设置
参考文献

《R语言在海洋渔业中的应用》 教材概述： 《R语言在海洋渔业中的应用》是为适应当前海洋渔业信息化、智能化发展趋势而精心编写的全国高等院校海洋专业规划教材。本书旨在系统介绍R语言在海洋渔业数据分析、模型构建、可视化展示及决策支持等方面的核心应用，为海洋渔业从业人员、科研工作者及相关专业的学生提供一套全面、实用且与时俱进的知识体系。 本书特色： 1. 理论与实践深度结合： 本书在讲解R语言基础知识和统计学原理的同时，将大量篇幅聚焦于海洋渔业领域的实际案例，通过具体的数据集和问题，引导读者掌握R语言在渔业资源评估、种群动态分析、渔场预测、渔业管理、水产养殖监控等方面的应用方法。 2. 内容体系完整： 从R语言的基础安装与入门，到数据清洗、处理、转换，再到统计建模、机器学习、空间数据分析，最后到结果可视化和报告生成，本书构建了一套完整的R语言在海洋渔业应用的技术链条。 3. 紧扣行业需求： 本书紧密结合海洋渔业生产、科研、管理等环节的实际需求，选取了最具代表性的应用场景，例如： 渔业资源评估： 利用R进行CPUE（捕捞努力量）标准化、生长参数估算、资源量模型（如ASPM、VAST等）的构建与应用。 种群动态分析： 掌握R语言在年龄结构分析、死亡率估算、产卵量与补充量预测等方面的应用。 渔场环境与渔获物分布预测： 学习利用R进行海洋环境数据（水温、盐度、叶绿素等）的时空分析，以及将这些环境因素与渔获物分布相结合，进行渔场预测和优化。 渔业管理与决策支持： 探讨如何利用R语言构建管理模型（如FMSY、MSY等）进行可持续渔业管理，以及如何通过数据驱动的分析为渔业政策制定提供科学依据。 水产养殖监控与优化： 介绍R语言在水产养殖数据（如生长、饵料、水质等）的分析，以及利用模型优化养殖策略、提高产量和效益的应用。 4. 强调可视化表达： 海洋渔业数据往往复杂且维度较高，本书高度重视数据的可视化呈现。读者将学习如何利用R语言强大的可视化包（如`ggplot2`、`leaflet`、`plotly`等）绘制精美的图表，直观地展示数据规律、模型结果和分析洞察，这对于报告撰写、成果交流以及决策者理解至关重要。 5. 前沿技术引入： 本书适度引入了机器学习、深度学习等前沿技术在海洋渔业中的应用，例如利用机器学习模型进行渔获物种类识别、病害早期预警等，为读者打开了更广阔的研究和应用视野。 6. 代码示例丰富且易学： 每章都配有大量可运行的R语言代码示例，力求清晰、简洁，并附有详细的注释，方便读者学习和实践。同时，书中也介绍了查找和利用R语言社区资源（如CRAN、GitHub、Stack Overflow等）的方法。 7. 由浅入深，循序渐进： 本书从R语言的基本概念讲起，逐步深入到复杂的统计模型和应用场景，适合不同基础的读者。对于初学者，能够快速掌握R语言的编程技能；对于有一定基础的读者，则能进一步深化其在海洋渔业领域的应用能力。 教材内容构成： 本书主要分为以下几个部分： 第一部分：R语言基础与环境搭建 第一章 R语言概述与安装： 介绍R语言的优势、应用领域，以及如何在不同操作系统下安装R和RStudio集成开发环境，并进行基础配置。 第二章 R语言基础语法与数据结构： 讲解变量、数据类型、运算符、控制流语句（if-else, for, while），以及R中的基本数据结构（向量、列表、矩阵、数组、数据框、因子）。 第三章 R语言数据导入、导出与管理： 演示如何导入和导出不同格式的数据（CSV, Excel, TXT, NetCDF等），以及如何使用`dplyr`等包进行高效的数据清洗、转换和整理。 第二部分：海洋渔业数据分析基础 第四章 描述性统计与数据探索： 介绍常用的描述性统计量（均值、中位数、标准差、方差等），以及如何利用R进行数据的初步探索、异常值检测和分布特征分析。 第五章 数据可视化技术（一）：基础绘图与`ggplot2`： 学习使用R的内置绘图函数和强大的`ggplot2`包创建各种基础图表，如散点图、折线图、柱状图、箱线图等，以及如何进行图表的定制化设置。 第六章 数据可视化技术（二）：高级图表与交互式可视化： 进一步学习制作更复杂、更具信息量的图表，如热力图、地理空间可视化（使用`leaflet`、`sf`等包）、三维图表，以及如何创建交互式图表以提升用户体验。 第三部分：海洋渔业统计建模与分析 第七章 概率分布与统计推断： 回顾重要的概率分布（正态分布、泊松分布、二项分布等）在渔业数据中的应用，并介绍假设检验、置信区间的构建等统计推断方法。 第八章 回归分析在渔业中的应用： 重点讲解线性回归、广义线性模型（GLM）在渔业资源评估、渔获量预测、环境因子与渔获物关系分析等方面的应用，例如使用泊松回归分析渔获物数量，使用Logistic回归分析物种出现概率。 第九章 方差分析与多重比较： 介绍方差分析（ANOVA）在比较不同捕捞方式、不同区域或不同处理组对渔获物或生长性能影响的应用，以及相关的多重比较方法。 第十章 时间序列分析与预测： 讲解ARIMA模型、指数平滑等时间序列模型在渔业资源动态变化预测、短期产量预测、季节性趋势分析等方面的应用。 第四部分：进阶应用与前沿技术 第十一章 空间统计与地理信息系统（GIS）分析： 介绍R语言处理和分析地理空间数据的能力，包括空间数据导入导出、空间插值、空间自相关分析、以及与GIS软件（如QGIS）的集成应用，用于渔场绘制、栖息地适宜性分析等。 第十二章 渔业资源评估模型（如CPUE标准化、生长与死亡率估算）： 详细介绍如何利用R语言实现经典的渔业资源评估方法，包括CPUE标准化技术（如GAM、GLM的应用）、von Bertalanffy生长方程参数估计、以及基于标记重捕等方法的死亡率估算。 第十三章 种群动态模型与管理建议： 探讨如何利用R语言构建和模拟常见的种群动态模型（如Schaefer模型、Fox模型、Beverton-Holt模型等），并基于模型结果推导可持续的捕捞管理参数（如Fmsy, MSy）。 第十四章 机器学习在渔业中的初步应用： 介绍决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等机器学习算法在渔获物分类、异常事件检测、渔场预测等方面的基本原理和R语言实现。 第十五章 R语言在水产养殖中的应用： 关注R语言在水产养殖过程中的数据管理、生长模型拟合、水质预警、疾病诊断辅助等方面的应用。 第五部分：项目开发与报告生成 第十六章 R Markdown与报告自动化： 学习使用R Markdown将代码、结果、文本和图表整合成一份完整的报告，并实现报告的自动化更新，极大地提高工作效率。 第十七章 R语言项目管理与包开发基础： 介绍R语言项目组织结构，以及如何利用R语言的包管理机制，组织和复用代码，为更复杂的项目开发打下基础。 适用对象： 高等院校海洋、水产、渔业、环境科学、生物科学等相关专业本科生、研究生。 从事海洋渔业资源管理、渔业生物学、渔场学、水产养殖、海洋经济等领域的研究人员。 在海洋渔业生产、管理、技术推广等部门工作的从业人员。 对使用R语言进行数据科学和统计分析感兴趣的读者。 学习建议： 本书的学习需要读者具备一定的数学和统计学基础。建议在学习过程中，勤于动手，对照书中的代码示例进行实践操作，并尝试将书中的方法应用到自己感兴趣的海洋渔业数据分析问题中。同时，积极利用R语言的在线社区和文档资源，解决遇到的问题，不断提升R语言的应用能力。 通过学习《R语言在海洋渔业中的应用》，读者将能够熟练运用R语言这一强大的工具，高效地进行海洋渔业数据的处理、分析、建模与可视化，从而更好地服务于海洋渔业的可持续发展，推动行业的科技进步和现代化进程。

评分☆☆☆☆☆

从学术严谨性的角度来看，这本书的参考文献和引用的前沿研究都展现出极高的水准。它不仅仅关注“如何做”，更强调“为什么这么做”以及“这样做的好处和局限性”。书中对不同统计方法的适用性进行了深入的比较分析，例如，何时应该选用广义加性模型（GAM）而非传统的线性模型来描述非线性生态关系，并且都提供了相应的R代码实现和结果对比。这种批判性思维的引导，对于培养未来海洋研究人员的科学素养至关重要。我发现，书中的内容组织结构，似乎也是按照一个完整的科研项目流程来设计的，从数据导入到探索性分析，再到模型构建、验证与结果可视化，一气呵成，非常符合现代科研工作的实际需求，让人感觉这本书是与时俱进的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读难度不低，它对读者的基础数学和统计学知识有一定的要求，对于完全零基础的读者来说，可能会在初期感到有些吃力。然而，正是这种适度的挑战性，确保了其内容的高价值。作者的行文风格非常精炼，用词专业且到位，几乎没有冗余的叙述，每一句话似乎都承载着重要的信息量。我需要反复阅读和揣摩一些关键段落才能完全吸收其内涵，但这绝不是缺点，反而意味着这本书具有很高的“耐读性”和“复用性”。它更像是一本可以长期伴随我的工具书，随着我研究课题的深入，我确信在未来不同的阶段，我都能从中挖掘出新的、更深层次的知识点和应用技巧，它的价值会随着我的专业成长而不断显现。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的装帧设计给我留下了非常深刻的印象，它采用了经典的蓝白配色，恰到好处地营造出一种专业而又不失亲和力的氛围。封面设计简洁明了，没有过多花哨的元素，中央的字体选择大气沉稳，让人一眼就能感受到这本书的学术分量。纸张的质感也相当不错，拿在手里有分量感，翻阅时声音清脆，这对于需要频繁查阅和学习的教材来说至关重要。我特别喜欢它内页的排版，字里行间留白适中，图文并茂的部分处理得非常得当，使得那些复杂的统计图表和代码示例得以清晰地呈现，即便是初学者也能快速捕捉到重点。而且，书本的装订非常牢固，即便是经常携带它去实验室或田间地头进行数据分析，也丝毫没有松散的迹象，这体现了出版方在制作细节上的用心。整体而言，从拿到书本的那一刻起，我就被它这种严谨而又不失美感的工业设计深深吸引，它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的专业著作。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是学习一门编程语言，不如说是一场高水平的案例分析之旅。我最欣赏的一点是，它所有的示例代码都不是凭空捏造的模拟数据，而是紧密围绕着真实或高度仿真的渔业数据场景展开的，比如特定物种的种群结构分析、渔获努力量与资源变动的关系建模等。这种“带着问题去学习”的方式，极大地提升了我的学习兴趣和代入感。每当遇到一个章节的知识点，我都会迫不及待地打开我的R环境，跟着书中的步骤一步步敲打代码，然后观察输出结果，并对照书中对结果的详细解读。这种即时反馈的学习循环，让我对R语言的掌握速度远超以往自学任何编程语言的体验，它有效地弥补了理论学习与实际操作之间的鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

我尝试着在实际的学习过程中检验这本书的理论深度和实践指导性，发现它在基础概念的铺陈上极为扎实，绝非流于表面的泛泛而谈。作者似乎深谙海洋科学研究者在面对海量数据时的困惑，因此，它对R语言中特定统计模型（比如时间序列分析在鱼类资源动态预测中的应用）的讲解，那种层层递进的逻辑构建，简直是教科书级别的范本。它没有直接抛出复杂的函数，而是先从背后的统计学原理入手，然后才将这些理论映射到具体的R代码实现上，每一步的过渡都自然流畅，令人茅塞顿开。尤其是在数据清洗和预处理环节，书中提供了许多针对海洋调查数据的“陷阱”和相应的R语言解决方案，这些经验之谈，是那些只教基础语法的书本所无法比拟的，可以说，它真正做到了将“海洋”的特色融入到“R语言”的教学之中，体现了作者深厚的行业积累。