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《環境與生態統計:R語言的應用》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。內容覆蓋了模型界定、參數估值和模型評估。作者用了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。《環境與生態統計:R語言的應用》首先為開展簡單的數據分析任務提供了基礎知識。例如探索性數據分析和線性回歸模型擬合。接下來重點介紹了統計建模，包括線性和非線性模型、分類和回歸樹以及廣義線性模型。書中還討論了用于模型檢驗的模擬，為開發出的模型提供評估工具，同時探討了多層回歸模型這類會對環境和生態學數據分析產生廣泛影響的模型。《環境與生態統計:R語言的應用》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，輕松地從科學假設過渡到統計模型。
作者簡介
錢松，1985年于清華大學環境工程系獲學士學位，1988年于南京大學地理系獲碩士學位，1995年于美國杜克大學（Duke University）獲環境科學博士與統計學碩士雙學位。曾任中國國家環境保護部華南環境科學研究所工程師，先後在美國杜克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。現任美國杜克大學環境學院（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面的科研與教學工作。目前以土地利用（例如城市化）對水環境和水生生態系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于環境和生態學研究領域，取得了豐碩的成果。
名人/編輯推薦
《環境與生態統計:R語言的應用》：結合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面，給出多層回歸模型（如多層ANOVA、多層線性回歸和廣義多層模型），指導如何用R語言采實現諸多方法，在線提供書中所用到的數據集和R語言腳本。
目次
表清單圖清單第1部分 基本概念第1章 引言1.1 美國佛羅里達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 什么是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 識別變量問依存關系的圖形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 關于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 美國佛羅里達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 線性模型5.1 作為線性模型的ANOVA5.2 簡單和多元線性回歸模型5.2.1 最小平方法5.2.2 魚樣本中的：PCBs5.2.3 用一個預測變量來回歸5.2.4 多元回歸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 芬蘭湖泊案例和共線性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ANOVA5.5.1 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
書摘/試閱
（3）統計推斷不僅能提供參數值，而且可以提供跟估計值聯系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于數據中。采樣誤差描述的是估計出的總體特征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合起來構建統計模型。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于以下假設：數據是總體這樣或那樣的隨機樣本。采用參考條件方法制定環境標準取決于識別參考站點的能力。在南佛羅里達，對參考站點的識別是通過對生態學者篩選出的代表生態“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。一旦環境標準確定了，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，那么水體超標的時間不能超過10％。因此，特別重要的量就是濃度分布的第90個百分點。當第90個百分點低于水質標準，水體被認為是達標的；當第90個百分點高于水質標準，水體被認為是超標的。除此之外，大量的生態學指標（或度量）被測量後用于研究濕地生態系統對農業徑流造成的磷濃度升高的響應。這些研究收集了大量數據，并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，生態系統就會發生質量、性質或現象的突然急劇變化。
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