数据分析与模拟丛书·数量生态学：R语言的应用 [Numerical Ecology with R] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[加] 博卡德，[法] 吉莱，[加] 勒让德 著，赖江山 译

图书标签:

• 数量生态学
• R语言
• 数据分析
• 生态学
• 统计学
• 生物统计
• 模拟
• 环境科学
• 建模
• R语言应用

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040394726

版次：1

商品编码：11472548

包装：平装

丛书名： 数据分析与模拟丛书

外文名称：Numerical Ecology with R

开本：16开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：275

正文语种：中文

内容简介

　　近年来，随着新的数据分析方法在生态学和环境科学研究中的迅速发展和大数据时代的来临，R语言统计软件以其灵活、开放、易于掌握、免费等诸多优点，在生态科学和环境科学研究领域迅速传播并赢得广大研究者的青睐。数量生态学方法是现代生态学研究的重要工具，《数据分析与模拟丛书·数量生态学：R语言的应用》是连接数量生态学方法和R语言的桥梁。《数据分析与模拟丛书·数量生态学：R语言的应用》首先介绍探索性数据分析和关联矩阵的构建，然后介绍数量生态学的三类主要方法：聚类分析、排序（非约束排序和典范排序）和空间分析。《数据分析与模拟丛书·数量生态学：R语言的应用》的重点不是介绍数量方法的理论基础和数学公式，而是在简要介绍原理的基础上，利用案例数据，手把手地教大家如何在R中实现数量分析。《数据分析与模拟丛书·数量生态学：R语言的应用》可作为生态学、环境科学及其他相关领域（例如海洋学、分子生态学、农学和土壤科学）本科生和研究生的教材，也可作为相关专业科研人员的自学参考书。

目录

第1章 绪论
1.1 为什么需要数量生态学?
1.2 为什么用R?
1.3 本书的读者群和结构
1.4 如何使用本书
1.5 数据集
1.5.1 Doubs鱼类数据集
1.5.2 甲螨数据集
1.6 关于R帮助资源的提醒
1.7 现在是时候了

第2章 探索性数据分析
2.1 目标
2.2 数据探索
2.2.1 数据提取
2.2.2 物种数据：第一次接触
2.2.3 物种数据：进一步分析
2.2.4 物种数据转化
2.2.5 环境数据
2.3 小结

第3章 关联测度与矩阵
3.1 目标
3.2 关联测度的主要类别（简短概述）
3.2.1 Q模式和R模式
3.2.2 Q模式下对称或非对称的系数：双零问题
3.2.3 定性或定量数据的关联测度
3.2.4 概括
3.3 Q模式：计算对象之间的距离矩阵
3.3.1 Q模式：定量的物种数据
3.3.2 Q模式：二元（有一无）物种数据
3.3.3 Q模式：定量数据（除物种多度数据外的数据）
3.3.4 Q模式：二元数据（除物种有一无数据外的数据）
3.3.5 Q模式：混合类型、包括分类（定性多级）变量
3.4 R模式：计算变量之间的依赖矩阵
3.4.1 R模式：物种多度数据
3.4.2 R模式：物种有一无数据
3.4.3 R模式：定量和序数数据（除物种多度外的数据）
3.4.4 R模式：二元数据（除物种多度外的数据）
3.5 物种数据的预转化
3.6 小结

第4章 聚类分析
4.1 目标
4.2 聚类概述
4.3 基于连接的层次聚类
4.3.1 单连接聚合聚类
4.3.2 完全连接聚合聚类
4.4 平均聚合聚类
4.5 ward最小方差聚类
4.6 灵活聚类
4.7 解读和比较层次聚类结果
4.7.1 引言
4.7.2 同表型相关
4.7.3 寻找可解读的聚类簇
4.8 非层次聚类
4.8.1 A一均值划分
4.8.2 围绕中心点划分（PAM）
4.9 用环境数据进行比较
4.9.1 用外部数据进行类型比较（方差分析途径）
4.9.2 双类型比较（列联表分析）
4.10 物种集合
4.10.1 组内数据简单统计
4.10.2 KendaU共性系数（w）
4.10.3 基于有一无数据的物种集合
4.10.4 IndVal：物种指示值
4.11 多元回归树：约束聚类
4.11.1 引言
4.11.2 计算（原理）
4.11.3 使用mvpart和MVPARTwrap程序包运行MRT
4.11.4 组合MRT和[ndVal
4.11.5 作为时序型（ChronologiCal）聚类方法的MRT
4.12 另类途径：模糊聚类
4.12.1 使用Cluster程序包内fanny（）函数进行C一均值模糊聚类
4.13 小结

第5章 非约束排序
5.1 目标
5.2 排序概述
5.2.1 多维空间
5.2.2 降维空间内的排序
5.3 主成分分析（PCA）
5.3.1 概述
5.3.2 使用rda（）函数对Doubs环境数据进行PCA分析
5.3.3 转化后的物种数据PCA分析
5.3.4 PCA应用领域
5.3.5 使用PCA（）函数进行PCA分析
5.4 对应分析（CA）
5.4.1 引言
5.4.2 使用vegan包里的CCa（）函数进行CA分析
5.4.3 使用CA（）函数进行对应分析
5.4.4 弓形效应和去趋势对应分析（DCA）
5.4.5 多重对应分析（MCA）
5.5 主坐标分析（pcoa）
5.5.1 引言
5.5.2 利用CmdsCale包和vegan包对Doubs数据进行PC0A分析
5.5.3 使用pcoa（）函数对Doubs数据进行pcoa分析
5.6 非度量多维尺度分析（NMDS）
5.6.1 引言
5.6.2 鱼类数据NMDS分析
5.7 手写排序函数

第6章 典范排序
6.1 目标
6.2 典范排序概述
6.3 冗余分析（RDA）
6.3.1 引言
6.3.2 Doubs数据集R：DA分析
6.3.3 手写RDA函数
6.4 典范对应分析（CCA）
6.4.1 引言
6.4.2 Doubs数据集CCA分析
6.5 线性判别式分析（LDA）
6.5.1 引言
6.5.2 使用lda（）函数进行判别式分析
6.6 其他非对称分析
6.7 两个（或多个）数据集的对称分析
6.8 典范相关分析（CCorA）
6.8.1 引言
6.8.2 使用CCorA函数进行典范相关分析
6.9 协惯量分析（CoIA）
6.9.1 引言
6.9.2 使用ade4包进行协惯量分析
6.10 多元因子分析（MFA）
6.10.1 引言
6.10.2 使用FaCtoMineR进行多元因子分析
6.11 小结

第7章 生态学数据空间分析
7.1 目标
7.2 空间结构和空间分析：简短概述
7.2.1 引言
7.2.2 诱导性空间依赖和空间自相关
7.2.3 空间尺度
7.2.4 空间异质性
7.2.5 空间相关或自相关函数和空间相关图
7.2.6 空间相关检验的条件
7.2.7 模拟空间结构
7.3 多元趋势面分析
7.3.1 引言
7.3.2 练习趋势面分析
7.4 基于特征根的空间变量和空间建模
7.4.1 引言
7.4.2 基于距离的经典MEM（之前被称为PCNM）
7.4.3 更广泛的MEM：除地理距离外的权重
7.4.4 应该使用正空间相关还是负空间相关?
7.4.5 具有方向性的非对称特征向量图（AEM）
7.5 另外一种了解空间结构的途径：多尺度排序
7.5.1 原理
7.5.2 甲螨数据多尺度排序：探索性方法
7.5.3 去趋势甲螨物种和环境数据多尺度排序
7.6 小结
参考文献
索引

好的，这是一份针对您提供的书名《数据分析与模拟丛书·数量生态学：R语言的应用》而撰写的、不包含该书内容的图书简介。这份简介侧重于一个替代性的、但同样涉及数据分析和生态学领域的图书主题，并力求内容详实、自然流畅。 --- 图书简介：生态系统动态建模与环境变化响应：基于Python与地理信息系统（GIS）的集成分析方法 丛书名称：前沿生态计算与环境模拟系列 ISBN 待定 作者：[虚构作者姓名] 一、本书概述：应对复杂生态挑战的计算范式转型 在全球气候变化、生物多样性锐减以及人类活动日益加剧的背景下，传统的定性生态学研究方法已难以有效捕捉和预测生态系统的复杂非线性动态。本书《生态系统动态建模与环境变化响应：基于Python与地理信息系统（GIS）的集成分析方法》正是在此需求下应运而生的一部深度实践指南。 本书旨在为生态学、地理信息科学、环境科学及相关领域的科研人员、高级学生和政策制定者提供一套整合了现代计算工具与前沿建模理论的分析框架。我们摒弃了单一软件依赖的局限性，转而聚焦于如何利用Python强大的科学计算生态系统（如NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn）与专业的地理空间分析工具（如ArcGIS Pro/QGIS）进行无缝集成，从而实现对生态过程的精细化模拟与长期趋势的准确预测。 本书的核心理念在于“从数据到洞察的计算闭环”：强调数据获取、预处理、模型构建、空间化解释与结果可视化之间的连续性与互操作性。我们不满足于描述性统计，而是致力于构建能够解释因果机制和未来情景的动态模型。 二、重点内容深度解析 本书内容结构清晰，分为六个主要部分，层层递进，确保读者能从基础的数据操作顺利过渡到复杂的时空动态模拟。 第一部分：生态计算环境的构建与数据基础设施（Python 核心工具链） 本部分着重于建立高效的分析基础。我们详述了如何利用Anaconda环境管理科学计算库，并深入讲解 Pandas 在处理多源、多尺度生态时间序列数据时的最佳实践，包括缺失值插补（使用基于时间序列的回归模型，而非简单的均值替代）、数据重采样（Resampling）和事件对齐。此外，我们提供了使用 NumPy 矢量化操作加速大规模矩阵运算（如种群矩阵迭代）的技巧。 第二部分：环境因子与生物响应的回归与机器学习解析 本部分是理解环境驱动力的关键。我们超越了简单的线性回归，重点介绍广义加性模型 (GAMs) 在处理非线性环境梯度效应方面的优势，例如植物生长对温度的响应。随后，我们引入机器学习方法： 1. 随机森林 (Random Forest)：用于物种分布模型的特征重要性排序，识别关键的环境决定因子。 2. 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBMs)：用于提高分类和回归预测的精度，特别是在处理高维度的遥感数据输入时。 3. 模型可解释性 (Explainable AI, XAI)：简要介绍了SHAP值等工具，以确保我们不只是“黑箱预测”，而是能解释模型为何做出特定判断。 第三部分：时间序列分析与生态系统状态转移（DSTs） 生态学系统的核心在于时间维度。本章聚焦于如何量化变化率和突变点。我们详细讲解了ARIMA/SARIMA 模型在宏观气候数据（如ENSO指数）与季节性生态事件（如物候期）关联性分析中的应用。更进一步，本书介绍了隐马尔可夫模型 (HMMs)，用于识别生态系统在稳定状态（Regimes）之间的潜在转换点，这对于理解系统崩溃或快速恢复至关重要。 第四部分：空间异质性建模与地理信息系统（GIS）集成 本部分是本书的特色之一，强调空间尺度的重要性。我们展示了如何使用 GDAL/Fiona 库在Python中读取和写入复杂的矢量和栅格数据，并与 GeoPandas 结合进行空间数据管理。核心内容包括： 1. 空间自相关分析：使用Moran's I和Getis-Ord Gi统计量，识别空间集聚性。 2. 地理加权回归 (GWR)：建立局部化的回归模型，揭示不同地理区域内环境因子对生态响应的影响强度差异，克服传统全局模型的局限性。 3. 模型参数的空间化：如何将预测模型的系数或残差直接映射到地理空间上，进行直观的解释。 第五部分：基于主体的生态动力学模拟（ABM）的构建与验证 为了模拟个体间互动和涌现行为，本书转向基于主体的模型 (Agent-Based Models, ABMs)。我们使用 Mesa 框架（一个Python的ABM库）来构建一个简化的捕食者-猎物或物种竞争模型。重点在于： 如何将空间限制（基于GIS数据）嵌入主体行为规则中。 如何利用元胞自动机 (Cellular Automata, CA) 模拟栖息地破碎化对种群扩散的影响。 模型校准与敏感性分析，确保模拟结果在现实边界内合理。 第六部分：数据可视化、结果报告与开源协作 最终部分关注成果的有效传达。除了使用 Matplotlib/Seaborn 进行标准绘图，本书还重点介绍了如何使用 Plotly/Bokeh 创建交互式、可钻取的动态可视化界面，使非技术背景的决策者也能理解复杂的模拟结果。同时，我们强调使用 Jupyter Notebooks 和 Binder 进行完整的、可复现的研究流程记录，推动生态学研究的透明化和开源化。 三、本书的特色与价值定位 本书的差异化优势在于其工具链的融合性和问题驱动的实践性： 1. Python生态系统优先：本书完全采用当前数据科学领域最主流的Python工具集，确保读者学到的技能具有极高的通用性和前瞻性，而非局限于特定商业软件的生命周期。 2. 空间与时间同步：它系统性地解决了生态学研究中长期存在的“时间不处理时间，空间不处理空间”的结构性问题，提供了真正一体化的时空分析流程。 3. 从描述到预测的飞跃：本书的最终目标不是描述过去发生了什么，而是通过强健的动态模型，预测在不同排放情景或土地利用变化下，生态系统将如何演变。 《生态系统动态建模与环境变化响应》是献给所有希望利用现代计算工具，对地球生命系统复杂性进行深入探究的专业人士的必备参考书。它提供了一个清晰的蓝图，指导读者如何跨越数据处理、模型构建与地理空间解释的鸿沟，真正提升生态科学研究的深度和影响力。 ---

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何用科学的方法来理解和分析复杂的生态系统感到好奇，而这本书的出现，恰好满足了我这方面的需求。从目录上看，它涵盖了从基础数据处理到高级模型构建的整个流程，这对我这样想要系统学习数量生态学知识的读者来说，是非常宝贵的。我特别看重书中是否能提供实用的案例和代码示例，因为理论知识的掌握固然重要，但将其应用到实际问题中，才能真正检验学习的效果。我期望这本书能够详细地讲解R语言在这些生态学分析中的具体应用，而不是简单地列出函数。我希望能看到作者是如何一步步地解决一个真实的生态学问题，包括数据导入、清洗、探索性分析、模型选择、模型诊断以及结果的可视化等等。如果书中还能对不同模型的适用性进行深入的讨论，并给出选择模型的指导原则，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的学术书籍，不仅仅是知识的传授，更应该是一种思维方式的启迪。我希望这本书能让我看到，如何用一种严谨而创新的视角去审视生态现象。从书的厚度来看，它似乎包含了很多内容，但更重要的是，我希望这些内容是经过精心组织和筛选的，能够直击数量生态学的核心问题。我期待在书中找到一些能够启发我进行独立思考和研究的案例，而不仅仅是照搬现有的分析方法。如果书中还能提供一些关于如何批判性地评估研究结果，以及如何将数量生态学研究的成果有效地传达给不同背景的受众的讨论，那就更好了。我希望这本书能够让我不仅仅学会“怎么做”，更能理解“为什么这么做”，并最终形成自己独特的学术风格和研究思路。

评分☆☆☆☆☆

我在学习的过程中，经常会遇到一些概念性的难题，有时候即便理解了公式，也很难将其与真实的生态过程联系起来。我希望这本书能够通过丰富的图示和生动的解释，帮助我打破这种抽象的壁垒。我特别期待书中在模型选择和模型比较方面能有深入的探讨，因为这往往是研究者最容易感到困惑的地方。如果书中能够提供一些实用的技巧，教我如何根据研究问题和数据特点来选择合适的模型，并且如何清晰地解释不同模型的结果，那么这本书对于我来说，将会是一本极具价值的参考书。我也希望书中能够提供一些关于如何利用R语言进行模型诊断的详细步骤，以及如何解读模型诊断的结果，这对于确保研究的可靠性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

对于许多初学者来说，数量生态学往往被认为是门槛较高的学科，理论抽象，数学模型复杂，再加上编程工具的学习，很容易让人望而却步。我希望这本书能够很好地平衡理论深度与实践可操作性，既能让读者理解模型背后的数学原理，又能通过R语言的实践操作，将这些理论具象化。如果书中能提供清晰的逻辑线索，将不同章节的内容有机地联系起来，形成一个完整的学习路径，那将非常有帮助。我尤其关心书中在数据预处理和可视化方面的讲解是否足够详细，因为这两步往往是影响后续分析结果质量的关键。如果书中能提供一些常见的生态学数据结构的处理技巧，以及如何利用R语言绘制出既美观又信息量丰富的图表，这将大大提升这本书的实用价值，让读者能够更快地掌握分析技能，并应用于自己的研究中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计我一开始就觉得很吸引人，简约又不失专业感，银色的书名和作者信息在深蓝色的背景下显得格外醒目。拿到实体书的时候，纸张的质感也非常好，摸起来厚实而光滑，印刷清晰，排版合理，阅读起来非常舒适，不会有廉价感。我尤其喜欢它开篇的引言部分，作者用一种非常生动有趣的方式，将读者带入了数量生态学的奇妙世界，让我对这个领域产生了浓厚的兴趣，也对后续的内容充满了期待。虽然我还在学习的初级阶段，但这本书的整体风格和排版让我觉得它是一本值得深入研读的工具书，不仅仅是学习知识，更像是一种享受。我甚至把它放在书架最显眼的位置，每次看到它，都能感受到一种探索未知的召唤，相信它能成为我学术道路上一个可靠的伙伴，帮助我打开新的视野，理解更深层次的生态学原理。

评分☆☆☆☆☆

正是我需要学习的书籍！

评分☆☆☆☆☆

书不错，和希望一样！

评分☆☆☆☆☆

赖老师可以说是目前国内在生态统计学方面的大牛！原本想等到新的一版出来再购买，还是没忍住！！

评分☆☆☆☆☆

内容就不说了，看看京东的书的外皮吧，到处都有压过的痕迹，书也不便宜，给人的感觉很不好

评分☆☆☆☆☆

别的不说，好

评分☆☆☆☆☆

好用的书，其余都是在凑字数的

评分☆☆☆☆☆

很好，这本书值得买，例子也好。

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，非常实用

评分☆☆☆☆☆

书是一套，内容多少还是有些重复