Multivariate Analysis of Ecological Data Using CANOCO pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Leps, Jan/ Smilauer, Petr

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2003-6

价格:$ 89.27

装帧:Pap

isbn号码:9780521891080

丛书系列:

图书标签:

Multivariate analysis
Ecology
CANOCO
Community ecology
Data analysis
Statistics
Environmental data
Ordination
Numerical ecology
Plant ecology

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具体描述

This book is primarily written for ecologists needing to analyse data resulting from field observations and experiments. It will be particularly useful for students and researchers dealing with complex ecological problems, such as the variation of biotic communities with environmental conditions or the response of biotic communities to experimental manipulation. Following a simple introduction to ordination methods, the text focuses on constrained ordination methods (RDA, CCA) and the use of permutation tests on statistical hypotheses of multivariate data. An overview of classification methods, or modern regression methods (GLM, GAM, loess), is provided and guidance on the correct interpretation of ordination diagrams is given. Seven case studies of varying difficulty help to illustrate the suggested analytical methods, using the Canoco for Windows software. The case studies utilise both the descriptive and manipulative approaches, and they are supported by data sets and project files available from the book website.

深度探索：生态学数据分析的理论与实践图书名称：《生态系统驱动力：基于前沿统计模型的复杂数据解析》引言：理解生态系统的复杂性当代生态学研究正面临着前所未有的数据爆炸性增长。从高光谱遥感图像到海量的环境因子监测记录，再到基因组学和微生物组学的深度测序数据，生态学家们手中掌握着远超传统方法的复杂数据集。这些数据往往具有高维度、非线性和多重共线性等特点，使得识别驱动生态过程的关键因素和理解系统内在机制变得异常艰巨。本书《生态系统驱动力：基于前沿统计模型的复杂数据解析》正是为应对这一挑战而撰写。它并非聚焦于某一特定软件工具的使用指南，而是旨在为读者提供一套全面、系统且深入的统计思维框架和模型构建逻辑，用以驾驭和解释生态学中的复杂数据结构。本书的核心目标是引导读者超越描述性统计的层面，进入到严谨的、基于统计推断和模型检验的科学探究阶段。第一部分：现代生态统计学的基石与范式转型本书首先奠定了现代生态统计学的基础，强调了数据结构与模型选择之间的内在联系。第一章：从单变量到多变量：数据异构性的挑战本章深入探讨了传统单变量分析方法的局限性，特别是当环境因子和物种响应之间存在复杂交互作用时。我们详细阐述了多变量数据（如物种组成矩阵、功能性状矩阵）的内在结构特征，包括异方差性、残差的非正态性，以及数据内在的共线性问题。本章的重点在于建立一种“数据驱动的建模思维”，即模型结构必须首先契合数据的观测特征。第二章：回归建模的延伸：广义线性模型（GLM）与混合效应模型的稳健应用虽然广义线性模型（GLM）已是生态学分析的常用工具，但本书强调了其在处理非独立观测时的脆弱性。我们详细剖析了广义线性混合效应模型（GLMMs）的核心原理，重点讨论了如何正确地结构化随机效应项（Random Effects），以准确解释嵌套设计（如不同样地、不同年份、地理空间自相关）对生态响应变量的影响。内容涵盖泊松分布、负二项分布、二项分布等在计数数据、比例数据分析中的精确定量选择与模型拟合的诊断。第三章：高维数据处理的核心：降维与数据简化策略在面对包含数百个环境因子或物种组成的矩阵时，直接应用回归模型往往会导致维度灾难和模型解释困难。本章系统介绍了主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的数学原理及其在生态学中的应用边界。更重要的是，本书深入探讨了偏最小二乘回归（PLS）和主成分回归（PCR），强调它们如何有效地在降维的同时保留对响应变量最有解释力的信息，特别适用于处理高度共线性的环境数据集。第二部分：探索数据结构与关系：排序分析的深入解读本部分聚焦于生态学中用于可视化和解释多变量数据集结构的关键技术，超越了简单的图示，深入到统计检验和解释的层面。第四章：线性排序方法的精细化操作本书详细阐述了主坐标分析（PCoA）和对应分析（CA）的数学基础，并着重分析了它们在处理不同类型距离矩阵时的适用性。我们着重讨论了如何通过秩检验（如蒙特卡洛排列检验）来确定排序轴的统计显著性，以及如何通过“拟合梯度”（Fitting Environmental Gradients）技术，将环境数据叠加到排序空间中，实现对生态驱动力的定量识别。第五章：非线性关系的建模：冗余分析（RDA）与距离分析（DCA）的比较优势本章将冗余分析（RDA）作为一种线性方法的典范进行深入解析，关注如何通过方差分解（如RDA序位解释的方差百分比）来量化环境因素对物种变异的解释程度。随后，我们将对比去趋势对应分析（DCA）在处理潜在非线性响应时的优势，并提供判断应选用线性方法还是非线性方法的决策流程图。第六章：空间与时间维度的耦合分析生态学数据很少是独立同分布的。本章探讨了如何将地理空间信息纳入多元分析框架。内容包括空间自相关（Spatial Autocorrelation）的量化（如Moran's I），以及如何通过空间主成分分析（sPCA）和空间约束排序（Constrained Ordination）技术，将空间格局明确地从环境驱动力中分离出来，从而实现对“空间驱动”与“过程驱动”效应的解耦分析。第三部分：高级模型构建与因果推断最后一部分将读者的视野扩展到更复杂的建模场景，旨在提高分析的严谨性和因果解释能力。第七章：结构方程模型（SEM）：路径分析与生态因果链的构建结构方程模型（SEM）是理解复杂生态系统中多重相互作用关系的强大工具。本章从协方差矩阵分析出发，系统讲解了如何构建理论驱动的路径模型。内容包括潜变量（Latent Variables）的设定、模型的识别（Identification）、拟合优度指数（Goodness-of-Fit Indices）的解读，以及如何进行多组比较分析（Multi-group SEM），以检验不同生态群落或地理区域间的因果结构差异。第八章：模型选择的量化标准：信息论方法与交叉验证统计建模的难点之一在于如何确定“最佳”模型。本书详细介绍了基于信息论的模型选择标准，如Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），并阐述了它们在权衡模型复杂度和拟合优度上的作用。此外，本书强调了交叉验证（Cross-Validation）方法（如K折交叉验证）在评估模型预测能力和防止过拟合方面的重要性，这是从描述到预测的必要飞跃。第九章：时间序列与动态系统的生态学建模针对长期监测数据，本章引入了自回归模型（ARIMA）和向量自回归模型（VAR）在生态时间序列分析中的应用，用于量化物种丰度、气候变量之间的滞后效应和反馈机制。我们专注于如何解释VAR模型中的脉冲响应函数和方差分解，以揭示不同生态因子扰动传播的动态路径。结语：迈向可重复的、理论驱动的生态研究本书旨在为生态学研究人员提供一个超越单一工具的视角，强调模型选择的理论依据、诊断的严格性，以及结果的可重复性。掌握这些前沿的统计模型和思维方式，是未来生态学研究有效应对复杂数据、揭示深层生态规律的关键能力。