《数量生态学》全面论述了数量生态学的理论和方法,内容涉及数量生态学的各个方面,反映了数量生态学过去几十年的发展概貌和最新发展水平,也反映了我国近年来数量生态学的研究进展和贡献。
张金屯老师的这本《数量生态学》,读完了除格局分析之外的所有章节。心中对如何用数量方法做群落生态,有了些底。 一开始,侧重于植物群落的枯燥介绍,令我叫苦不迭。忍着看下去,读到钟形曲线和高斯回归,顿觉优美和豁然开朗。之后的种-面积关系,物种相对多度,生物多样性,...
评分张金屯老师的这本《数量生态学》,读完了除格局分析之外的所有章节。心中对如何用数量方法做群落生态,有了些底。 一开始,侧重于植物群落的枯燥介绍,令我叫苦不迭。忍着看下去,读到钟形曲线和高斯回归,顿觉优美和豁然开朗。之后的种-面积关系,物种相对多度,生物多样性,...
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这本书的价值不仅在于传授方法,更在于塑造了一种现代生态学家的思维模式:严谨、量化、批判。它教导我们,生态学问题往往没有唯一的“正确”答案,而是存在一系列“最好的解释”或“最有可能的解释”。作者在讨论参数估计的偏差和方差时,展现了极高的学术操守,提醒读者时刻警惕过度拟合的陷阱。我特别喜欢其中关于“假设检验的哲学思考”那一部分,它将科学研究中的不确定性以一种坦诚的方式呈现出来,让人感到十分踏实。它不是许诺你会得到百分之百的确定性,而是告诉你如何在一个充满变数的自然世界中,尽可能精确地捕捉到那些稍纵即逝的规律。这本书读下来,感觉自己不仅仅是学会了几个统计公式,而是真正拥有了一套分析复杂生态系统、并能清晰表达研究结果的“思维工具箱”。
评分老实说,我本来对接数字和公式有点发怵,但这本书的行文风格非常亲切,读起来像是在听一位经验丰富的学者娓娓道来,而不是在啃一本教科书。它成功地架设了一座坚实的桥梁,连接了传统的生态学知识与现代的统计学工具。特别是关于模型选择和模型检验的那几章,作者没有简单地给出公式,而是深入剖析了不同模型背后的生态学假设和局限性。这种批判性思维的培养至关重要,让我明白,再精妙的统计模型,如果其基础假设与研究对象不符,得出的结论也可能南辕北辙。书中还穿插了一些“思考题”,它们不是那种标准答案式的练习,而是开放性的挑战,促使读者跳出书本的框架,去思考现实世界中数据的复杂性。我已经开始尝试将书中学到的方法论应用到我正在进行的一个小型生物多样性调查中,效果立竿见影,原本感到棘手的异方差问题,通过作者介绍的广义线性模型得到了很好的解决。
评分阅读体验上,这本书的排版和图表设计也值得称赞。很多生态学著作的图表往往是黑白、密密麻麻的,让人望而生畏。但《数量生态学》中的插图色彩鲜明、逻辑清晰,很多图形直接就起到了替代文字解释的作用。例如,关于模型拟合优度的可视化展示,比纯粹的R方或AIC值更直观地揭示了模型的优缺点。此外,作者对软件工具(特别是R语言)的集成度很高,几乎每一个统计方法都有配套的代码块,这极大地降低了实践的门槛。我过去常常遇到这样的困境:书上讲得很好,但自己敲代码时总会卡住。这本书完美解决了这个问题,它提供的代码是即插即用型的,稍加修改就能适应不同的数据集。这不仅仅是一本关于“理论”的书,更是一本关于“如何操作”的实用指南,对于希望快速提升量化技能的科研工作者非常有价值。
评分这本《数量生态学》的书真是让人耳目一新,它没有那些枯燥乏味的理论堆砌,而是用一种非常生动活泼的方式,将复杂的生态学概念与实际数据分析紧密结合起来。我尤其欣赏作者在讲解统计模型时所采用的类比,让我这个生态学背景尚浅的读者也能迅速抓住核心要点。书中的案例分析部分做得极其出色,从种群动态到群落结构,每一步的推导都清晰明了,仿佛作者就在我身边手把手地指导。我记得有一章专门讲时间序列分析在生态学中的应用,作者引用了好几个野外研究的真实数据,通过R语言的代码示例,展示了如何从杂乱无章的观测值中提炼出有意义的生态学信息。这种强调“动手做”的学习方式,极大地激发了我用量化方法解决实际生态问题的热情。读完这本书,我感觉自己对生态学这门学科的理解不再停留在定性的描述层面,而是真正进入了一个可以用数学语言精确表达和预测的新境界。如果说以前的生态学是“看风景”,那么这本书就是教你如何“测量风景”并预测未来的变化趋势。
评分这本书对于那些想深入研究生态学领域,尤其是希望从事数据密集型研究的年轻人来说,无疑是一本“武功秘籍”。它的深度是毋庸置疑的,但高明之处在于,它始终保持着对初学者的友好度。作者在引入高级概念(比如贝叶斯方法或空间统计)时,总是先从一个非常直观的生态学问题入手,把复杂的数学概念“包装”成解决实际难题的工具,而不是纯粹的理论展示。我印象非常深刻的是关于“模型简化”的讨论,这在很多同类书籍中常被一带而过,但本书花了大量篇幅阐述如何在保持生态学解释力的前提下,剔除模型中的冗余参数,这对于构建可解释的生态模型至关重要。读完后,我感觉自己对“数据驱动决策”有了更深刻的理解,不再盲目相信“大数据”,而是学会了如何审慎地使用数据,如何让数据真正为生态学理论服务。
评分用啊用啊
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评分简明清晰,结构系统,案例翔实。
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评分只有分类、排序和格局分析部分较权威
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