Contemporary Bayesian and Frequentist Statistical Research Methods for Natural Resource Scientists

Contemporary Bayesian and Frequentist Statistical Research Methods for Natural Resource Scientists pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Stauffer, Howard B.
出品人:
页数:400
译者:
出版时间:2007-12
价格:925.00元
装帧:
isbn号码:9780470165041
丛书系列:
图书标签:
  • Bayesian statistics
  • Frequentist statistics
  • Natural resource science
  • Statistical modeling
  • Data analysis
  • Environmental science
  • Ecology
  • Biostatistics
  • Research methods
  • Quantitative methods
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具体描述

The first all-inclusive introduction to modern statistical research methods in the natural resource sciences The use of Bayesian statistical analysis has become increasingly important to natural resource scientists as a practical tool for solving various research problems. However, many important contemporary methods of applied statistics, such as generalized linear modeling, mixed-effects modeling, and Bayesian statistical analysis and inference, remain relatively unknown among researchers and practitioners in this field. Through its inclusive, hands-on treatment of real-world examples, Contemporary Bayesian and Frequentist Statistical Research Methods for Natural Resource Scientists successfully introduces the key concepts of statistical analysis and inference with an accessible, easy-to-follow approach. The book provides case studies illustrating common problems that exist in the natural resource sciences and presents the statistical knowledge and tools needed for a modern treatment of these issues. Subsequent chapter coverage features: An introduction to the fundamental concepts of Bayesian statistical analysis, including its historical background, conjugate solutions, Bayesian hypothesis testing and decision-making, and Markov Chain Monte Carlo solutions The relevant advantages of using Bayesian statistical analysis, rather than the traditional frequentist approach, to address research problems Two alternative strategies—the a posteriori model selection strategy and the a priori parsimonious model selection strategy using AIC and DIC—to model selection and inference The ideas of generalized linear modeling (GLM), focusing on the most popular GLM of logistic regression An introduction to mixed-effects modeling in S-Plus® and R for analyzing natural resource data sets with varying error structures and dependencies Each statistical concept is accompanied by an illustration of its frequentist application in S-Plus® or R as well as its Bayesian application in WinBUGS. Brief introductions to these software packages are also provided to help the reader fully understand the concepts of the statistical methods that are presented throughout the book. Assuming only a minimal background in introductory statistics, Contemporary Bayesian and Frequentist Statistical Research Methods for Natural Resource Scientists is an ideal text for natural resource students studying statistical research methods at the upper-undergraduate or graduate level and also serves as a valuable problem-solving guide for natural resource scientists across a broad range of disciplines, including biology, wildlife management, forestry management, fisheries management, and the environmental sciences.

好的,这是一份关于《当代贝叶斯与频率派统计研究方法:自然资源科学应用》的图书简介,内容详实,专注于该领域的研究方法,而不涉及书籍本身的具体章节内容。 图书简介:当代贝叶斯与频率派统计研究方法:自然资源科学应用 聚焦研究范式与前沿方法论,赋能严谨的自然资源科学探索 在自然资源科学领域,数据的复杂性、模型的不确定性以及决策的紧迫性,对统计研究方法的选择和应用提出了极高的要求。本书并非对某一特定自然资源问题的具体案例解析,而是致力于为研究者和实践者提供一个全面、深入且具有前瞻性的统计学方法论框架。其核心目标是系统性地梳理和比较当今统计学界两大主流范式——贝叶斯方法与频率派方法——在处理涉及生态系统、林业管理、渔业资源评估、水文地质以及气候变化等复杂自然系统数据时的理论基础、实际操作和适用边界。 本书的论述深度超越了基础统计学教材的范畴,直接切入当前科研实践中的痛点与热点。它首先对频率派统计学的基本假设、假设检验(Hypothesis Testing)、置信区间(Confidence Intervals)的构建与解释进行了严谨的重申,强调其在标准化和可重复性研究中的不可替代性。随后,重点阐述了如何在高维数据、小样本量或模型选择困难等情境下,优化传统的频率派回归模型、广义线性模型(GLMs)以及混合效应模型(Mixed-Effects Models)的应用策略,确保推断的稳健性。特别关注了如何正确理解和报告 $p$ 值、效应量(Effect Sizes)以及多重比较(Multiple Comparisons)的控制,以应对自然资源研究中常见的观测数据和实验设计挑战。 与此相对,本书深入探讨了贝叶斯统计学如何在自然资源科学中发挥其独特的优势。这包括如何系统地纳入先验知识(Prior Knowledge),如何利用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)等计算工具进行后验分布的推断,以及如何进行模型评估和选择(如使用WAIC或贝叶斯因子)。对于那些在生态学中普遍存在的层次结构数据(Hierarchical Data)和空间自相关(Spatial Autocorrelation)问题,本书详细剖析了层次化贝叶斯模型(Hierarchical Bayesian Models)的构建逻辑,展示了它们如何更自然地对自然系统的多尺度变异性进行建模,从而提供更具信息量的参数估计和更合理的预报。 本书的精妙之处在于其“对比与融合”的研究视角。它不仅仅是简单地介绍两种方法,而是深入比较了它们在处理不确定性量化上的哲学差异与实际效果。例如,当处理资源枯竭风险或物种存亡概率等“极端事件”时,两种方法如何构建区间估计?它们的推断结果在实际政策制定层面有何不同解读?通过跨范式的对话,本书旨在引导研究者根据特定的科学问题、数据的性质以及研究目标,选择最合适的统计工具集,或者在必要时,探索贝叶斯频率派混合方法(Hybrid Approaches)的可能性,以最大化研究结果的科学价值和实用性。 此外,鉴于自然资源科学日益依赖于大规模观测数据和遥感信息,本书还探讨了现代统计计算在应用中的核心挑战。这包括对计算效率的考量、模型诊断的必要性,以及如何处理模型设定误差(Misspecification)。对于复杂模型,如何进行敏感性分析(Sensitivity Analysis)以检验先验或模型结构的微小变化对最终结论的影响,是本书着重强化的实践环节。 总结而言,本书是一部方法论的基石,它系统地搭建了自然资源科学研究者理解和应用当代统计推理的桥梁。它不提供即插即用的代码库,而是旨在培养研究者批判性地思考统计假设、清晰地量化不确定性,并负责任地报告研究结果的能力。它服务于那些渴望将统计方法提升至与领域知识同等重要的位置,从而推动自然资源科学研究走向更深、更严谨前沿的学者们。它确保研究人员能够驾驭从传统的田野调查设计到复杂的时空数据分析的广阔方法空间,最终为可持续的自然资源管理提供坚实的科学基础。

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