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| 編輯推薦： |
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《生态学数据分析：方法、程序与软件》的特点是操作性强，为生态学、植物学、动物学专业的研究生和科技工作者提供了实用的工具书。
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| 內容簡介： |
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《生态学数据分析：方法、程序与软件》介绍了生态学数据处理方法，包括数据转换和标准化、物种和遗传水平的多样性、种群空间分布格局、生态位、聚类分析、主成分分析、除趋势对应分析、典范对应分析、基于最大熵模型的物种分布区预测，以及生态学实验中的单因素与双因素方差分析、成对样本T-检验、独立样本T-检验等。对于每一种方法，提供了相应的程序和软件，《生态学数据分析：方法、程序与软件》的重点不是介绍生态学数据处理方法的理论基础和数学公式推导，而是在简要介绍方法的基础上，利用案例数据，手把手地教大家如何利用《生态学数据分析：方法、程序与软件》介绍的程序和软件实现数据定量分析。可作为生态学、环境科学及其他相关领域例如植物学、动物学、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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| 關於作者： |
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郭水良，1984年毕业于杭州师范大学，1997年获南京农业大学植物学理学蹲士学位，1999年晋升研究员，现为上海师范大学教授。主要从事植物系统分类与进化、有害生物风险评估和管理的教学科研工作。在国内外学术刊物发表沦文百余篇，其中SCI收录40余篇。
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| 目錄：
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前言
第一章 生态学数据收集
第一节 样方设置
一、主观取样
二、客观取样
第二节 样方形状、大小和数目
一、样方的形状
二、样方的大小
三、样方的数目
第三节 无样地取样法
第二章 群落数量和环境特征
第一节 群落的数量特征
一、多度
二、密度
三、盖度
四、频度
五、高度
六、生物量和产量
七、优势度和生态重要值
八、生活型
九、种一面积曲线和群落最小面积
第二节 环境特征
一、气候数据
二、地形数据
三、土壤数据
四、水体环境
五、生物因子数据
第三章 数据准备
第一节 数据的类型
一、名称数据
二、顺序性数据
三、数量数据
四、数据矩阵
第二节 数据预处理
一、数据简缩
二、数据转换
三、数据标准化
第三节 QBASIC编程
第四章 回归分析
第一节 应用Curvet：xpert进行函数拟合
一、CurveExpert软件简介
二、操作步骤
第二节 应用SPSS进行曲线拟合
第三节 运用Excel电子表格进行变量关系拟合
第四节 多元线性回归
第五章 多样性指数计算
第一节 生物多样性概述
第二节 遗传多样性
一、取样方法
二、遗传多样性标记介绍
三、分子数据分析方法
四、应用Popgen32计算群体遗传多样性和分化
第三节 物种多样性
一、物种多样性的概念
二、a物种多样性计算公式
三、β物种多样性计算公式
四、物种多样性的计算程序和软件
第六章 种间关系分析
第一节 相关分析
一、连续数据的相关性分析
二、二元数据的双系列相关系数
第二节 种间关联
第三节 种间相关
一、Pearson相关系数
二、Spearman秩相关系数
三、应用SPSS计算Pearson和Spearman秩相关系数
四、应用PAST计算Pearson相关系数和Spearman秩相关系数
五、应用QBASIC程序计算变量之间的相关性
第七章 生态位
第一节 生态位概念
第二节 生态位指数计算
一、生态位宽度
二、生态位重叠值
第八章 空间格局分析
第一节 空间格局的概念
第二节 分布格局类型的判定方法
一、方差均值比
二、X2检验
三、ψ检验
四、Morisita指数
五、CA扩散指数
六、平均拥挤度
第三节 格局分析方法
一、单种格局规模分析
二、种群分布格局的斑块间隙、斑块大小分析
第九章 群落数量分类方法
第一节 分类的目的和意义
第二节 相似系数和相异系数
一、仅适合二元数据的相似关系
二、适用于二元数据和数量数据的相似关系
第三节 等级聚类方法
一、等级聚类的一般步骤
二、应用PCORD软件进行聚类分析
三、应用PAST软件进行聚类分析
四、应用SPSS进行聚类分析
第四节 等级划分法
一、单元划分法，
二、双向指示种分析法
第五节 非等级分类方法
一、相似分类法
二、相异分类法
三、图论聚类法
第十章 排序
第一节 排序概述
第二节 极点排序
一、方法简介
二、应用PCORD进行极点排序
第三节 主成分分析
一、主成分分析概述
二、主成分分析的原理
三、计算步骤
四、应用SPSS 11．0进行主成分分析
五、应用PAST 2．17进行主成分分析
六、应用PCORD进行主成分分析
第四节 主坐标排序
一、方法介绍
二、应用PAST进行主坐标排序
第五节 对应分析和除趋势对应分析
一、对应分析
二、除趋势对应分析
三、应用PAST进行对应分析和除趋势对应分析
四、应用PCORD进行对应分析和除趋势对应分析
第六节 典范对应分析和除趋势典范对应分析
一、典范对应分析
二、除趋势典范对应分析
三、应用PAST进行典范对应分析
四、应用Canoco进行典范对应分析和除趋势典范对应分析
五、应用PCORD进行典范对应分析和除趋势典范对应分析
第七节 无度量多维标定排序
一、方法
二、应用PAST和PCORD进行无度量多维标定排序
第十一章 生理生态学中数据统计分析
第一节 单因素方差分析
第二节 双因素方差分析
第三节 独立样本￡检验和成对样本￡检验
一、独立样本￡检验
二、成对样本￡检验
第四节 重复测量数据的方差分析
第五节 实验结果的图表形式
一、三线表
二、应用Excel作图的技巧
第十二章 应用R语言进行生态数据分析
第一节 R语言简介
一、R语言的下载和安装
二、R程序的一般运行方法
三、R语言中的基本语句
四、R语言中重要的生态与环境统计学程序包
第二节 数据标准化程序
第三节 二元数据的相似系数矩阵程序
第四节 图解相关系数矩阵的程序
一、程序
二、运算结果
第五节 用R语言计算物种多样性指数
一、a多样性的计算
二、β多样性计算程序
第六节 应用R语言进行数量分类
一、建立相异系数矩阵的程序
二、构建聚类树的程序
三、圆形聚类树状图的方法
四、聚类和热图的构建方法
五、最小生成树
第七节 应用R语言进行多元回归树构建
第八节 C一均值模糊聚类分析
第九节 应用R语言进行生态位分析
第十节 应用R语言进行排序分析
一、排序程序
二、组合聚类和排序的方法
三、典范对应分析、对应分析、除趋势对应分析和约束排序分析程序
四、非度量多维标定
五、偏约束排序分析
第十一节 R语言在构建决策树模型中的应用
第十二节 应用R语言绘制图形的方法介绍
一、基本作图语句
二、用R语言生成热图
三、排序二维散点图
四、排序的三维散点图
参考文献
有关软件的参考文献
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