数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南 [Spatial Analysis：A Guide for Ecologists] epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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编辑推荐

　　一直以来生态学现象的时空维度都是生态学概念框架中所内在固有的，但是直到近年来才被明确地纳入生态学理论、取样设计、实验设计以及相关模型中来。生态数据空间分析的统计技术的数量和种类正在大量涌现，而许多生态学家对哪些技术可以应用以及如何正确应用并不十分熟悉。《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》对大量可以用于生态数据分析的统计方法进行了总结归纳，可以为正打算着手开始或已经开始但并不确定如何开展生态数据空间分析的研究生和科研工作者提供一些建议和指导。我们假定读者对统计学知识只有一些基本的了解，书中采用了许多示意图来代替或补充一些数学上的专用术语，从而使得《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》成为那些进入这一重要且飞速发展领域的生态学家的指南。

内容简介

　　空间分析目前已成为生态学中发展为迅速的领域之一，然而许多生态学家所熟悉的参数统计方法并无法应用于存在空间自相关的数据上。《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》旨在通过介绍空间分析研究的基础理论，让生态学家更为广泛地了解空间分析的方法，《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》在对书中可能用到的相关术语和概念简介的基础上，从种群数据（完全调查）分析方法、样本数据分析方法、边界探测方法、空间自相关方法以及时空分析方法等五个方面，通过方法描述、实例分析、方法特点评价以及方法选择建议等结构性的内容对每一种方法进行了详细的分析说明，进而对这一领域未来的发展方向以及进一步开展工作的领域进行了综合性的总结。《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》是一本介绍空间分析在生态学中应用的教材或参考书，力求为在空间分析过程中出现问题的生态学研究者以及想把空间分析方法用于生态学研究的初学者提供一本有用的指南。

目录

前言
第1章 简介
简介
1.1 格局和过程
1.2 空间格局：空间依赖与空间自相关
1.3 稳态的概念
1.4 取样
1.4.1 生态数据
1.4.2 取样设计
1.5 空间统计
1.5.1 生态数据的显著性检验
1.6 结论性评述

第2章 种群数据的空间分析
简介
2.1 二维空间上的点图数据
2.1.1 邻体距离法
2.1.2 精确最近邻体分析
2.1.3 二阶点格局分析
2.1.4 双变量数据
2.1.5 多变量点格局分析
2.2 标记相关函数
2.3 对象网络
2.4 面状单元的网络分析
2.5 其他空间上的点格局
2.5.1 一维空间
2.5.2 三维及三维以上
2.6 相邻单元分析
2.6.1 样方方差方法
2.6.2 样方方差方法的显著性检验
2.6.3 两个或两个以上物种的应用
2.6.4 二维及二维以上
2.6.5 谱分析及相关技术
2.6.6 小波分析
2.7 外切圆方法
2.7.1 单变量分析
2.7.2 双变量分析
2.7.3 多变量分析
2.8 结论性评述

第3章 样本数据的空间分析
简介
3.1 取样单元间“相邻”关系的确定
3.2 连接计数统计方法
3.2.1 进一步考虑以及其他连接计数统计方法
3.3 全局空间统计
3.3.1 单变量空间自相关系数
3.3.2 变异函数法
3.3.3 分维数方法
3.3.4 取样设计对空间格局估计的影响
3.3.5 两个变量间的空间关系
3.3.6 多个变量间的空间关系
3.4 局部空间统计
3.5 内插法和空间模型
3.5.1 邻域多边形分析
3.5.2 趋势面分析
3.5.3 反距离加权法
3.5.4 克里格法
3.6 结论性评述

第4章 区域的空间分区：斑块和边界
4.1 斑块确定
4.1.1 斑块属性
4.1.2 空间聚类法
4.1.3 模糊分类法
4.2 边界描绘
4.2.1 生态边界
4.2.2 边界特性
4.2.3 基于多变量的边界探测
4.2.4 边界统计
4.2.5 叠加统计
4.2.6 基于单变量的边界探测
4.3 结论性评述

第5章 空间自相关分析
简介
5.1 解决方法
5.1.1 迅速固定
5.1.2 调整有效样本数
5.1.3 其他种类的模型
5.1.4 特殊实例
5.1.5 限制随机化与bootstrap方法
5.1.6 模型和monte carlo方法
5.2 有关诱导自相关和变量间关系的更多内容
5.3 模型和真实
5.4 取样和实验设计方面的考虑
5.4.1 取样设计
5.4.2 实验设计
5.5 结论性评述

第6章 时空分析
简介
6.1 空间统计的变化
6.2 时空连接计数
6.3 聚集度和蔓延度的时空分析
6.4 多边形变化分析
6.5 移动分析
6.6 过程和格局
6.6.1 树木的更新、生长和死亡
6.6.2 植物移动
6.6.3 地衣边界
6.7 时空有序和空间协同
6.8 混沌
6.9 结论性评述
6.9.1 建议

第7章 综合评述和未来发展方向
回到基础部分
7.1 编程技巧
7.2 数据稳态
7.3 零假设
7.4 量化分析方法
7.5 统计上的难度
7.6 随机化和限制随机化检验
7.7 方法间的互补性
7.8 未来的工作
附录
参考文献
索引

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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。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。

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还不错的关于生态的统计分析的书。

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