生态数据分析与建模PDF电子书下载
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- 作 者：刘秉儒主编
- 出 版 社：银川：宁夏人民教育出版社
- 出版年份：2018
- ISBN：
- 页数：324 页
图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：服装成衣设计下一篇：名校小学入学必备识字1000例 食品类 上 《生态数据分析与建模》目录 标签：数据分析 建模 主编 生态 分析
第一篇 生态统计基础3
第一章 生态统计学的概念3
第一节 生态统计学概述3
第二节 常用统计学术语4
第二章 数据资料特征数7
第一节 平均数7
第二节 变异系数10
第三章 标准差11
第一节 标准差的意义11
第二节 标准差的计算方法13
第三节 标准差的特性13
第四章 概率与概率分布14
第一节 概率的概念14
第二节 概率的计算15
第三节 概率分布16
第五章 统计数的分布25
第一节 抽样试验与无偏估计25
第二节 样本平均数的分布25
第三节 样本平均数差数的分布26
第四节 t分布27
第五节 x2分布29
第六节 F分布30
第六章 简单相关与回归32
第一节 直线回归分析32
第二节 直线回归的假设测验37
第三节 直线回归的区间估计41
第七章 多元线性回归与相关43
第一节 多元线性回归分析43
第二节 多元线性回归的假设检验50
第三节 复相关分析54
第四节 偏相关分析56
第八章 非线性回归的直线化62
第一节 曲线类型的确定62
第二节 数据转换63
第三节 倒数函数曲线64
第四节 指数函数曲线65
第五节 对数函数曲线66
第六节 幂函数曲线70
第七节 Logistic生长曲线71
第九章 生态研究中常见统计学问题74
第一节 回归分析方面的问题与原因74
第二节 方差分析方面的问题与原因76
第二篇 生态数据特征、采集与前期处理81
第十章 生态数据的类型81
第一节 名称型数据81
第二节 顺序型数据82
第三节 数量型数据82
第四节 矩阵型数据82
第十一章 环境特征83
第一节 土壤水或水体环境数据83
第二节 土壤数据83
第三节 地形地貌数据85
第四节 气候气象数据85
第五节 生物因子数据86
第十二章 生态学特征87
第一节 生活型87
第二节 优势种88
第三节 多度89
第四节 密度89
第五节 盖度90
第六节 频度90
第七节 高度90
第八节 生物量或产量91
第九节 叶面积指数92
第十三章 生态数据的采集与前期处理96
第一节 数据采集与整理96
第二节 数据转换处理107
第三节 数据标准化110
第三篇 生态学领域常用数据分析软件119
第十四章 Excel数据处理与作图119
第一节 Excel概述119
第二节 数据处理与作图基本过程119
第十五章 SPSS统计分析软件129
第一节 SPSS软件简介129
第二节 SPSS软件的特点129
第三节 SPSS统计数据的创建与编辑130
第四节 SPSS数据分析方法132
第十六章 基于CANOCO的数据分析144
第一节 排序基础144
第二节 认识CANOCO软件146
第三节 CANOCO中的排序方法147
第四节 排序图的解读150
第五节 操作示范157
第十七章 Origin作图软件169
第一节 Origin概述169
第二节 菜单和菜单命令170
第三节 在同一坐标轴中绘制多个图形的技巧185
第四节 操作实例187
第十八章 GraphPad Prism数据分析与作图192
第一节 认识GraphPad Prism192
第二节 数据分析194
第三节 作图195
第四节 图形的修改196
第十九章 图形美化工具——Adobe Illustrator198
第一节 Adobe Illustrator简介198
第二节 常用工具介绍198
第三节 图形美化操作200
第二十章 基于高通量测序的土壤微生物群落结构和多样性分析210
第一节 土壤微生物生态特性研究概述210
第二节 基于高通量测序土壤微生物群落结构数据测定211
第三节 基于高通量测序的微生物多样性数据分析218
第四篇 生态模型及构建231
第二十一章 生态模型概述231
第一节 生态模型发展背景231
第二节 模型的结构与组成232
第二十二章 模型的类型233
第一节 成对模型类型的分类及特性233
第二节 三类模型识别236
第二十三章 生态模型常用工具237
第一节 传统工具237
第二节 目标导向程序242
第三节 机器学习方法243
第二十四章 生态模型构建方法246
第一节 模型的选择246
第二节 验证247
第三节 灵敏度分析249
第四节 证实250
第二十五章 国内外生态建模案例252
第一节 国外生态模型研究案例252
第二节 国内生态模型研究案例271
附表305
附表1 x2值表（右尾）305
附表2 t值表（两尾）307
附表3 r和R的5%和1%显着值309
附表4 国内外生态模型研究案例检索表311
参考文献312
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摘要：本文以“生态数据分析与建模.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了生态数据分析与建模的重要性、方法、应用及发展趋势。通过分析该文档，旨在为读者提供全面了解生态数据分析与建模的视角，为相关领域的研究和实践提供参考。
1、重要性
随着全球生态环境问题的日益突出，生态数据分析与建模在环境保护和可持续发展中扮演着越来越重要的角色。通过对生态数据的分析，可以揭示生态环境变化的规律，为制定科学合理的生态保护和恢复策略提供依据。
生态数据分析与建模有助于提高生态环境监测的准确性和效率，为政府、企业和公众提供决策支持。同时，它还能促进生态学、统计学、计算机科学等多学科交叉融合，推动相关领域的发展。
此外，生态数据分析与建模在气候变化、生物多样性保护、水资源管理等方面具有广泛的应用前景，对于实现人与自然和谐共生具有重要意义。
2、方法
生态数据分析与建模涉及多种方法，包括统计分析、机器学习、地理信息系统等。统计分析方法主要用于描述和推断生态数据的基本特征，如均值、方差、相关性等；机器学习方法则用于挖掘生态数据中的潜在规律和模式；地理信息系统则用于空间数据的处理和分析。
在实际应用中，生态数据分析与建模通常采用以下步骤：数据收集与整理、数据预处理、模型构建、模型验证与优化、结果分析与应用。这些步骤相互关联，共同构成了一个完整的生态数据分析与建模流程。
随着技术的不断发展，新的方法和技术不断涌现，如深度学习、大数据分析等，为生态数据分析与建模提供了更多可能性。
3、应用
生态数据分析与建模在多个领域得到广泛应用。在环境保护方面，它可以用于监测和评估生态环境质量，预测生态环境变化趋势，为制定生态保护政策提供依据。
在气候变化研究中，生态数据分析与建模可以用于分析气候变化对生态系统的影响，评估气候变化适应策略的有效性。
在生物多样性保护方面，生态数据分析与建模有助于识别关键生态区域，评估生物多样性保护措施的效果，为生物多样性保护提供科学依据。
4、发展趋势
随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，生态数据分析与建模正朝着智能化、自动化、可视化的方向发展。
未来，生态数据分析与建模将更加注重多源数据的融合，提高数据分析和建模的准确性；同时，将更加关注生态系统的整体性和复杂性，为解决生态环境问题提供更全面的解决方案。
此外，生态数据分析与建模将更加注重跨学科合作，推动生态学、统计学、计算机科学等多学科的交叉融合，为生态环境保护提供有力支持。
总结：
本文通过对“生态数据分析与建模.pdf电子书版文档下载”的分析，阐述了生态数据分析与建模的重要性、方法、应用及发展趋势。生态数据分析与建模在生态环境保护、气候变化研究、生物多样性保护等领域具有广泛的应用前景，对于实现人与自然和谐共生具有重要意义。
随着技术的不断发展，生态数据分析与建模将更加智能化、自动化、可视化，为解决生态环境问题提供有力支持。
本文由nayona.cn整理
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