生态学数据分析：方法、程序与软件 [Ecological Data Analyses ： Methods，Programs and Software] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭水良，于晶，陈国奇 著

图书标签:

• 生态学
• 数据分析
• 统计学
• R语言
• 生态建模
• 生物统计
• 程序
• 软件
• 环境科学
• 数据科学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030439284

版次：1

商品编码：11701630

包装：平装

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

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：272

正文语种：中文

内容简介

　　《生态学数据分析：方法、程序与软件》介绍了生态学数据处理方法，包括数据转换和标准化、物种和遗传水平的多样性、种群空间分布格局、生态位、聚类分析、主成分分析、除趋势对应分析、典范对应分析、基于最大熵模型的物种分布区预测，以及生态学实验中的单因素与双因素方差分析、成对样本T-检验、独立样本T-检验等。对于每一种方法，提供了相应的程序和软件，《生态学数据分析：方法、程序与软件》的重点不是介绍生态学数据处理方法的理论基础和数学公式推导，而是在简要介绍方法的基础上，利用案例数据，手把手地教大家如何利用《生态学数据分析：方法、程序与软件》介绍的程序和软件实现数据定量分析。可作为生态学、环境科学及其他相关领域（例如植物学、动物学、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

前言
第一章 生态学数据收集
第一节 样方设置
一、主观取样
二、客观取样
第二节 样方形状、大小和数目
一、样方的形状
二、样方的大小
三、样方的数目
第三节 无样地取样法

第二章 群落数量和环境特征
第一节 群落的数量特征
一、多度
二、密度
三、盖度
四、频度
五、高度
六、生物量和产量
七、优势度和生态重要值
八、生活型
九、种一面积曲线和群落最小面积
第二节 环境特征
一、气候数据
二、地形数据
三、土壤数据
四、水体环境
五、生物因子数据

第三章 数据准备
第一节 数据的类型
一、名称数据
二、顺序性数据
三、数量数据
四、数据矩阵
第二节 数据预处理
一、数据简缩
二、数据转换
三、数据标准化
第三节 QBASIC编程

第四章 回归分析
第一节 应用Curvet：xpert进行函数拟合
一、CurveExpert软件简介
二、操作步骤
第二节 应用SPSS进行曲线拟合
第三节 运用Excel电子表格进行变量关系拟合
第四节 多元线性回归

第五章 多样性指数计算
第一节 生物多样性概述
第二节 遗传多样性
一、取样方法
二、遗传多样性标记介绍
三、分子数据分析方法
四、应用Popgen32计算群体遗传多样性和分化
第三节 物种多样性
一、物种多样性的概念
二、a物种多样性计算公式
三、馕镏侄嘌�性计算公�?
四、物种多样性的计算程序和软件

第六章 种间关系分析
第一节 相关分析
一、连续数据的相关性分析
二、二元数据的双系列相关系数
第二节 种间关联
第三节 种间相关
一、Pearson相关系数
二、Spearman秩相关系数
三、应用SPSS计算Pearson和Spearman秩相关系数
四、应用PAST计算Pearson相关系数和Spearman秩相关系数
五、应用QBASIC程序计算变量之间的相关性

第七章 生态位
第一节 生态位概念
第二节 生态位指数计算
一、生态位宽度
二、生态位重叠值

第八章 空间格局分析
第一节 空间格局的概念
第二节 分布格局类型的判定方法
一、方差均值比
二、X2检验
三、�检穴�
四、Morisita指数
五、CA扩散指数
六、平均拥挤度
第三节 格局分析方法
一、单种格局规模分析
二、种群分布格局的斑块间隙、斑块大小分析

第九章 群落数量分类方法
第一节 分类的目的和意义
第二节 相似系数和相异系数
一、仅适合二元数据的相似关系
二、适用于二元数据和数量数据的相似关系
第三节 等级聚类方法
一、等级聚类的一般步骤
二、应用PCORD软件进行聚类分析
三、应用PAST软件进行聚类分析
四、应用SPSS进行聚类分析
第四节 等级划分法
一、单元划分法，
二、双向指示种分析法
第五节 非等级分类方法
一、相似分类法
二、相异分类法
三、图论聚类法

第十章 排序
第一节 排序概述
第二节 极点排序
一、方法简介
二、应用PCORD进行极点排序
第三节 主成分分析
一、主成分分析概述
二、主成分分析的原理
三、计算步骤
四、应用SPSS 11．0进行主成分分析
五、应用PAST 2．17进行主成分分析
六、应用PCORD进行主成分分析
第四节 主坐标排序
一、方法介绍
二、应用PAST进行主坐标排序
第五节 对应分析和除趋势对应分析
一、对应分析
二、除趋势对应分析
三、应用PAST进行对应分析和除趋势对应分析
四、应用PCORD进行对应分析和除趋势对应分析
第六节 典范对应分析和除趋势典范对应分析
一、典范对应分析
二、除趋势典范对应分析
三、应用PAST进行典范对应分析
四、应用Canoco进行典范对应分析和除趋势典范对应分析
五、应用PCORD进行典范对应分析和除趋势典范对应分析
第七节 无度量多维标定排序
一、方法
二、应用PAST和PCORD进行无度量多维标定排序

第十一章 生理生态学中数据统计分析
第一节 单因素方差分析
第二节 双因素方差分析
第三节 独立样本￡检验和成对样本￡检验
一、独立样本￡检验
二、成对样本￡检验
第四节 重复测量数据的方差分析
第五节 实验结果的图表形式
一、三线表
二、应用Excel作图的技巧

第十二章 应用R语言进行生态数据分析
第一节 R语言简介
一、R语言的下载和安装
二、R程序的一般运行方法
三、R语言中的基本语句
四、R语言中重要的生态与环境统计学程序包
第二节 数据标准化程序
第三节 二元数据的相似系数矩阵程序
第四节 图解相关系数矩阵的程序
一、程序
二、运算结果
第五节 用R语言计算物种多样性指数
一、a多样性的计算
二、舛嘌�性计算程楔�
第六节 应用R语言进行数量分类
一、建立相异系数矩阵的程序
二、构建聚类树的程序
三、圆形聚类树状图的方法
四、聚类和热图的构建方法
五、最小生成树
第七节 应用R语言进行多元回归树构建
第八节 C一均值模糊聚类分析
第九节 应用R语言进行生态位分析
第十节 应用R语言进行排序分析
一、排序程序
二、组合聚类和排序的方法
三、典范对应分析、对应分析、除趋势对应分析和约束排序分析程序
四、非度量多维标定
五、偏约束排序分析
第十一节 R语言在构建决策树模型中的应用
第十二节 应用R语言绘制图形的方法介绍
一、基本作图语句
二、用R语言生成热图
三、排序二维散点图
四、排序的三维散点图
参考文献
有关软件的参考文献

前言/序言

好的，这里为您构思一份关于“生态学数据分析：方法、程序与软件”这本书的详细简介，内容侧重于介绍该领域的核心概念、方法论、实际应用以及未来发展方向，但不直接提及或描述您提供的书名内容本身。 --- 图书简介：深入探索现代生态学的数据驱动范式 在当今科学研究日益精细化的时代，生态学正经历一场深刻的变革，从传统的定性观察转向基于大量、复杂数据的量化分析。生态系统的动态性、复杂性和多尺度性，要求研究者掌握前沿的数据处理、建模与统计工具。本书旨在为生态学、环境科学、生物多样性保护以及相关领域的研究者、高级学生和实践工作者，提供一个全面、深入且实用的指南，以应对现代生态学数据分析所面临的挑战。 本书的核心思想在于构建一个坚实的理论基础与高度实用的技术应用之间的桥梁。我们认识到，数据分析不仅仅是运行软件或应用公式，更是一种严谨的科学思维过程——从提出正确的生态学问题，到设计合理的数据采集方案，再到选择恰当的分析模型，最终清晰有效地传达结果。 第一部分：生态学数据的基础与预处理 现代生态学数据来源广泛，包括长期监测网络、遥感影像、高通量测序、环境DNA（eDNA）以及复杂的模型模拟输出。本部分首先聚焦于理解这些数据的内在结构、潜在线性假设以及潜在的偏差。我们详尽阐述了数据清洗、转换、缺失值处理以及异常值识别的必要性与实用技巧。特别关注了时间序列数据和空间数据的特殊处理需求，如空间自相关性的量化与修正，这是确保后续统计推断有效性的基石。此外，我们也探讨了处理高维和非结构化数据（如物种相互作用网络数据）的初始策略。 第二部分：核心统计模型与推断 生态学现象往往表现出显著的非正态性、异方差性和复杂的交互作用。本书系统回顾并深入讲解了用于处理此类复杂性的统计框架。 广义线性模型（GLMs）与广义加性模型（GAMs）： 我们详细剖析了如何根据响应变量的误差分布（如泊松、负二项、零膨胀）选择合适的链接函数，并展示了GAMs在捕获非线性趋势方面的优势。这对于分析物种丰度、群落结构等数据至关重要。 混合效应模型（LMMs/GLMMs）： 认识到生态数据中普遍存在的随机效应（如站点重复测量、地理区域差异），本书重点阐述了固定效应和随机效应的区分，以及如何构建层次化的模型来正确解释实验设计中的嵌套结构。 生存分析与事件历史模型： 针对物种生活史事件（如存活率、定植成功率），我们将生存函数、风险函数以及Cox比例风险模型的应用进行了细致的梳理，并引入了随访数据的处理方法。 第三部分：空间与时间维度的高级分析 生态过程是内在时空依赖的。本部分专门为处理具有空间自相关和时间序列特征的数据提供了先进工具。 空间统计学基础： 从克里金（Kriging）到指标克里金，我们探讨了如何通过变异函数（Variogram）来量化空间依赖性，并介绍了几种主流的空间插值和空间回归方法，如空间误差模型（SEM）和空间滞后模型（SLM）。 动态建模与时间序列分析： 我们超越了简单的趋势分析，引入了自回归移动平均（ARMA）模型在生态时间序列中的适应性应用，以及马尔可夫链模型（MCMC）在参数估计和不确定性量化中的前沿应用。 第四部分：多变量方法与机器学习在生态学中的整合 随着数据量的爆炸式增长，传统的单变量或双变量分析已无法全面揭示生态系统的复杂性。 多变量排序与维度约减： 我们对经典的多尺度排序技术如主成分分析（PCA）、对应分析（CA）进行了详细的对比，并着重介绍了非度量多维标度（NMDS）和典范对应分析（CCA/RDA）在解释环境梯度对群落结构影响中的应用。 现代机器学习范式： 本部分将目光投向了预测建模。我们不仅讲解了决策树、随机森林（Random Forests）在物种分布建模（SDM）中的高精度预测能力，还介绍了梯度提升机（GBM）在处理高度非线性关系时的优势。特别强调了模型的可解释性——如何使用如SHAP值等工具来揭示模型做出预测背后的生态学驱动因素，避免“黑箱”问题。 第五部分：可视化、报告与软件实践 数据分析的最终目标是有效地沟通科学发现。本部分强调了高质量可视化的力量。我们探讨了如何使用图形来揭示数据中的模式，并展示了如何构建清晰、信息丰富的图表（如散点图矩阵、热力图、网络图）。此外，本书注重实践操作的连贯性，通过大量的案例研究，引导读者将理论知识转化为可执行的步骤，确保读者能够熟练运用当前主流的统计环境和编程语言进行复杂的数据处理和模型构建，从而实现分析流程的自动化、可重复性和透明化。 本书面向所有希望提升其数据分析能力，并希望在数据驱动的生态学前沿保持竞争力的专业人士。它不仅仅是一本参考手册，更是一份将严谨的统计科学与鲜活的生态学实践深度融合的路线图。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入研究生阶段的学生，我对学术研究充满了憧憬，但也深知数据分析在其中扮演着至关重要的角色。《生态学数据分析：方法、程序与软件》这个书名，简直就是为我量身定做的。我一直在寻找一本能够系统地讲解生态学数据分析方法，并且能够提供实际操作指导的书籍。我尤其关注“程序与软件”这部分，因为我明白，理论知识固然重要，但没有实际操作的支撑，很多方法都难以落地。我希望能在这本书中学习到如何使用主流的统计软件，比如R语言，来处理和分析生态学数据，包括数据清洗、可视化、模型构建和结果解释等各个环节。我期待书中能提供清晰易懂的图文教程，以及可复制的代码片段，让我能够边学边练，迅速掌握数据分析的技巧。这本书的出现，无疑为我开启了通往高效科研之路的大门，让我对未来的学术探索充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直对生态学领域充满热情，但当我开始接触更深入的研究时，发现数据分析是一个绕不过去的坎。《生态学数据分析：方法、程序与软件》这本书的名字，精准地击中了我的痛点。我常常在整理数据时感到迷茫，不知道如何选择合适的统计方法，也常常被各种软件的操作界面弄得不知所措。我渴望一本能够将理论方法与实际操作相结合的书籍。我特别期待书中能够详细讲解一些在生态学研究中常用的统计模型，比如时间序列分析、空间统计以及机器学习在生态学中的应用，并且能够提供不同软件（如R, Python, SPSS等）在实现这些方法时的具体操作步骤和代码示例。我希望这本书能像一位经验丰富的导师，循序渐进地带领我掌握数据分析的精髓，让我能够自信地处理和解读我的研究数据，从而能够更好地理解生态系统，并为环境保护做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

我一直对生态学领域的前沿研究充满好奇，但每次看到那些利用复杂模型和高级统计方法得出的结论时，都感到一种力不从心。这次偶然看到了《生态学数据分析：方法、程序与软件》这本书，它的名字就吸引了我。我尤其对“方法、程序与软件”这几个关键词非常感兴趣。在我看来，很多时候，我们面临的瓶颈不在于缺乏研究思路，而在于如何有效地处理和分析我们收集到的海量数据。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的空白。我希望能在这本书中找到一些关于如何选择合适的统计分析方法的指导，比如面对不同类型的数据，应该使用哪种模型？如何避免常见的统计陷阱？更重要的是，我期待书中能够提供具体的软件操作指南，例如R语言或者Python在生态学数据分析中的应用，并附带详细的代码示例，这样我就可以跟着书中的例子一步一步地进行实践，从而真正掌握这些分析工具。我相信，这本书的出现，将极大地帮助我提升我的数据分析能力，从而更深入地理解生态学现象，做出更有深度的研究。

评分☆☆☆☆☆

对于许多在野外辛勤耕耘的生态学研究者来说，如何将采集到的海量数据转化为有价值的科学见解，常常是一个巨大的挑战。《生态学数据分析：方法、程序与软件》这本书的出现，无疑为我们提供了一个强有力的解决方案。我特别被“方法、程序与软件”这样的组合词所吸引，它预示着这本书将不仅仅停留在理论层面，更会深入到实际操作的细节。我迫切地希望在这本书中找到关于如何选择并运用合适的统计模型来解决生态学研究中常见问题的指导，例如群落结构分析、物种分布建模、生态系统过程模拟等。同时，我更期待书中能够提供关于如何熟练运用各种专业软件，如R语言、MATLAB或者GIS软件，来实现这些复杂的分析流程。如果书中能包含丰富的案例研究和可执行的代码，那将是对我们这些基层研究者来说无价的宝藏，能够极大地提升我们的研究效率和成果的科学严谨性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就让人眼前一亮：《生态学数据分析：方法、程序与软件》。作为一个长期在野外进行生态调查，却总是在数据处理和统计分析上感到力不从心的人，这本书的出现就像是沙漠中的甘泉。我一直认为，理论知识再扎实，如果没有强大的数据分析能力作为支撑，很多研究结果都只能停留在初步的观察和描述阶段。真正有价值的科学发现，往往隐藏在海量的数据之中，而挖掘这些宝藏的关键，就在于掌握恰当的分析方法和高效的软件工具。这本书的标题直接点明了这一点，它承诺将方法、程序和软件融为一体，这正是我所急需的。我特别期待书中能详细介绍一些常用的统计模型，比如回归分析、方差分析、主成分分析等等，并且能够提供清晰的步骤指导，甚至附带可执行的代码示例。毕竟，理论知识的学习往往枯燥乏味，但一旦能够将其转化为实际操作，并且看到数据分析的成果，那种成就感是无与伦比的。这本书的出现，让我看到了突破瓶颈，提升科研水平的希望，我迫不及待地想翻开它，开始我的数据分析之旅。

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非常棒的专业书，很适合初学者

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自己学校老师编写的书，挺不错的

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非常给力的书籍，开始学习。

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还不错，装帧挺好的，有空好好看看还不错，装帧挺好的，有空好好看看还不错，装帧挺好的，有空好好看看还不错，装帧挺好的，有空好好看看