具体描述
R语言近年来成为统计分析的最受欢迎软件之一
，已广泛用于生态、金融、统计、互联网、医疗和农林牧渔等行业，并涉及大数据、生物信息学以及人工智能等领域。林元震主编的《R与ASReml-R统计学》主要面向农林业试验数据，系统介绍了R与ASReml—R的统计应用，全书共分11章，具体包括R语言简介、
基础语法、数据创建、数据管理、基础统计、高级统
计、试验设计、基础绘图、高级绘图、遗传评估和程序包开发。本书内容新颖，覆盖面广，应用性强，而且章节合理、结构清晰、行文规范，适用于林学类、
植物生产类、生物科学类、草学类、医学类等专业本科生的统计分析教材，也可供相关专业的研究生和科研工作者参考使用。
作者简介
林元震，男，福建仙游人，1979年5月生，博士，副教授，硕士生导师。九三学社社员，澳洲联邦科工组织：PlantIndustry访问学者，瑞典农业大学UPSC访问学者，广东省本科高校林学类专业教学指导委员会秘书，广州市林业中级职称评审专家，华南农业大学林木遗传育种教研室主任，华南农业大学青年骨干教师，广东省千百十工程第五批校级培养对象，JPlantBiochem，PlantGrowthRegulation，AquacultureResearch，《华南农业大学学报》等期刊审稿人。研究方向为林木分子育种、林业统计分析及生物信息学。近五年来，主持和参与了国家自然科学基金、国家林业行业公益项目、广东省林业科技创新项目等20余项，在ForestEcolManage、BiotechLetters、JPBB等国内外核心期刊上发表了10余篇学术论文，其中，SCI收录5篇；出版国家级教材1部，并获广东省精品教材；获得国家发明专利授权3项；2016年获第六届梁希青年论文奖三等奖。
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读后感
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用户评价
当我在书店的书架上看到这本书时，“R与ASReml-R统计学”这个书名立刻吸引了我的目光。我一直在寻找一本能够系统学习ASReml-R的书籍，因为它在处理复杂的统计模型，特别是混合效应模型方面，有着不可替代的作用。我特别关注那些涉及生物统计、农业科学、遗传学以及林业等领域的研究，而ASReml-R恰恰是这些领域进行深入分析的利器。我期望这本书能够提供清晰、易懂的理论讲解，帮助我理解混合效应模型的原理，以及ASReml-R在构建和拟合这些模型时所使用的语法和技术。我很好奇书中会如何讲解如何处理不同类型的数据结构，例如重复测量数据、多级分组数据、以及具有空间或时间自相关的数据。对于初学者来说，理解模型中的随机效应和固定效应的区分，以及如何选择和解释方差分量，可能是一个难点，我希望书中能够提供充分的例子和详细的解释。
评分这本书的书名，尤其是“ASReml-R统计学”这部分，立刻吸引了我的注意。我对统计建模，特别是涉及随机效应模型的领域一直抱有浓厚的兴趣。在实际研究中，我们经常会遇到具有分组、重复测量或者层级结构的数据，传统的固定效应模型往往难以胜任，而ASReml-R正好是处理这类问题的利器。我期望这本书能够提供清晰、系统的理论框架，帮助我理解混合效应模型背后的原理，以及ASReml-R在实现这些模型时的具体操作。我很好奇书中会如何讲解模型设定，例如如何选择合适的随机效应结构，如何处理协方差结构，以及如何解释模型参数，特别是随机效应方差分量。对于新手来说，理解这些概念本身就具有挑战性，而如果书中能够通过图示、表格或者通俗易懂的比喻来辅助说明，那就再好不过了。我特别关注书中关于模型诊断的部分，因为一个模型的有效性很大程度上取决于其诊断是否充分，我希望能够学到如何通过残差分析、模型拟合优度检验等方法来评估模型的合理性。此外，作为一本规划教材，它应该具备一定的学术严谨性和广度，我期待书中能够涵盖ASReml-R在不同统计场景下的应用，例如方差分量估计、育种值预测、重复测量数据分析等，并提供相应的R代码示例，让我能够动手实践，加深理解。
评分这本书的书名，特别是“ASReml-R统计学”这几个字，让我眼前一亮。我一直对统计建模，尤其是那些能够处理具有复杂结构数据的模型充满兴趣。在我的专业领域，我们经常会遇到需要分析重复测量数据、具有亲缘关系的数据或者嵌套式设计的数据，而ASReml-R正好是解决这些问题的“神器”。我非常期待这本书能够提供一个全面、系统的ASReml-R学习指南，从基础概念的讲解，到模型构建和拟合的实践操作，再到结果的解读和模型的诊断。我尤其好奇书中会如何讲解ASReml-R在不同类型的混合效应模型中的应用，例如如何处理非正态分布的数据，如何设定复杂的方差协方差结构，以及如何进行模型比较和选择。作为一个“十三五”规划教材，我预感这本书的内容会非常权威和实用，特别是对于林业相关的统计学学习者，它应该能提供非常宝贵的指导。我想象着书中会包含大量实际的案例分析，通过真实的林业数据来演示ASReml-R的应用，这将极大地帮助我理解理论知识并提高我的数据分析能力。
评分我的目光被这本书的名称所吸引。“R与ASReml-R统计学”——这个组合本身就透露出强大的信息。R语言是我统计分析工作的基石，而ASReml-R则代表着我在处理更复杂、更精细统计模型方面的进阶之路。我一直对如何高效地利用ASReml-R来构建和分析混合效应模型充满热情，尤其是在生物统计、遗传选育等需要考虑个体间遗传相关性或重复测量效应的领域。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解ASReml-R的各项功能，从最基础的模型设定，到如何选择和评估不同的协方差结构，再到如何有效地解释模型输出，特别是那些与随机效应相关的方差分量。我特别好奇书中会如何处理一些常见的难点，例如如何构建包含多层级随机效应的模型，如何处理非正态分布的数据，以及如何进行模型比较和选择。作为一本“十三五”规划教材，其内容的系统性和严谨性应该是有保证的，我期望书中不仅包含理论的阐述，更重要的是能够提供大量实用的R代码示例，让我能够亲手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。我想象着书中会有一系列精心设计的案例研究，能够涵盖ASReml-R在不同统计场景下的应用，例如遗传参数估计、重复测量试验分析、以及环境因素对生物性状影响的评估等等。
评分这本书的书名，“R与ASReml-R统计学”，立刻吸引了我的注意。作为一名对统计分析充满热情的研究者，我一直在寻找能够帮助我深入理解和掌握复杂统计建模工具的书籍，而ASReml-R无疑是其中一个非常重要的部分。我尤其期待这本书能够提供关于ASReml-R在处理具有分组、重复测量或层级结构的数据方面的详细指导。我好奇书中会如何讲解ASReml-R的安装、基本语法，以及如何构建和拟合各种类型的混合效应模型。对于初学者来说，理解模型中的随机效应和固定效应之间的区别，以及如何选择和解释方差分量，往往是一个难点，我希望书中能提供清晰的解释和丰富的示例。另外，我特别关注书中关于模型诊断和模型比较的部分，因为一个有效的模型不仅需要被正确地构建，还需要被充分地验证。作为一本“十三五”规划教材，我预感这本书的内容会非常扎实，而且具有很强的应用性，特别是对于林业统计学领域的学习者，它应该能提供非常宝贵的知识和实践经验。
评分看到“R与ASReml-R统计学”这样的书名，我的脑海中立刻浮现出无数个关于数据分析和模型构建的场景。R语言作为开源统计软件的翘楚，其强大的功能和灵活的扩展性早已被我所熟知，而ASReml-R则专注于更为专业和复杂的统计建模，特别是那些在生物统计、农业科学、遗传学等领域至关重要的混合效应模型。我一直渴望能够掌握ASReml-R，用它来解决我在实际研究中遇到的数据难题。我特别期待书中能够提供从基础到进阶的ASReml-R操作指南，清晰地讲解如何导入数据、定义模型、拟合模型、评估模型拟合度以及解释结果。我好奇书中会如何讲解ASReml-R处理不同类型随机效应的方法，例如嵌套、交叉、重复等，以及如何通过不同的方差分量结构来模拟数据中的依赖关系。对于那些初次接触ASReml-R的读者来说，模型的语法和参数的含义可能是一个巨大的障碍，我期望书中能够提供详尽的解释和大量的代码示例，让学习者能够快速上手。而且，这本书被冠以“国家林业局普通高等教育十三五规划教材”的头衔，这暗示了其内容的权威性和实用性，特别是对于林业相关领域的学生和研究人员，这本书无疑是学习ASReml-R的绝佳选择。我希望书中能够包含一些真实的林业案例，通过这些案例来展示ASReml-R在处理林业数据中的独特优势和应用价值，这将极大地提升我的学习兴趣和实际应用能力。
评分“R与ASReml-R统计学”这个书名，对我来说，简直就是打开了一个充满可能性的统计学世界。R语言是我数据分析的得力助手，而ASReml-R则代表着我想要更深入地探索复杂统计模型，特别是那些能处理多层次、重复测量以及遗传相关数据的混合效应模型。我一直渴望能够真正掌握ASReml-R，将它应用到我可能涉及的生物统计、农业科学或生态学研究中。我特别好奇书中会如何清晰地介绍ASReml-R的核心概念，例如如何定义模型中的随机效应项，如何处理不同的方差协方差结构，以及如何解释模型输出中那些关键的参数，比如方差分量。对于初次接触ASReml-R的读者来说，理解这些可能相当具有挑战性，我期望书中能够提供大量的代码示例，让我在实践中不断巩固所学知识。此外，作为一本“国家林业局普通高等教育十三五规划教材”，我预感这本书的内容会非常扎实，而且具有很强的应用性，特别是对于林业领域的专业人士，它应该能提供宝贵的指导。我想象着书中会有一系列精心设计的案例分析，能够真实地反映ASReml-R在处理林业数据中的实际应用，比如生长模型、遗传评估等，这对我来说将是极大的启发。
评分这本书的书名，特别是“ASReml-R统计学”这几个字，一下就抓住了我的眼球。我一直对统计建模，特别是那些能够处理复杂数据结构的模型非常感兴趣。在我的学习和研究中，常常会遇到需要考虑数据分组、重复测量或者个体间依赖关系的情况，而ASReml-R正好是解决这些问题的强大工具。我非常期待这本书能够提供一个清晰、完整的ASReml-R学习路径，从最基础的概念入手，逐步深入到高级的应用。我很好奇书中会如何讲解ASReml-R在不同类型的混合模型中的应用，例如线性和非线性的混合模型，以及如何处理空间自相关或时间序列数据。对于初学者来说，理解模型中的随机效应和固定效应的区别，以及如何正确设定随机效应的方差结构，往往是一个挑战，我希望书中能够提供非常详尽的解释和生动的例子。另外，我特别关注书中关于模型诊断和模型比较的部分，因为一个模型的有效性很大程度上取决于这些评估过程，我希望能够学习到如何利用ASReml-R进行有效的模型诊断，并进行科学的模型选择。
评分这本书的书名瞬间勾起了我的好奇心。R语言，作为统计学界越来越受欢迎的工具，我一直想深入学习，而ASReml-R更是专注于解决复杂统计模型，尤其是混合效应模型，这在许多研究领域，例如生物统计、遗传学、生态学等，都扮演着至关重要的角色。作为一个在统计学领域寻求更深层次理解的读者，这本书的出现无疑是一场及时雨。我想象着它会像一位循循善诱的导师，一步一步地引导我理解ASReml-R的强大功能，从基础的线性模型扩展到更为复杂的随机效应模型。我特别期待书中关于模型构建、参数估计、假设检验以及模型诊断的详细讲解。例如，在处理具有重复测量、分组结构或亲缘关系的数据时，ASReml-R的优势尤为突出，我渴望通过这本书掌握如何有效地利用它来解析这些复杂的数据结构，从而获得更准确、更可靠的研究结论。而且，它被列为国家林业局的“十三五”规划教材，这本身就说明了其在林业统计学领域的权威性和实用性，对于我这样可能涉及相关领域研究的读者来说，无疑增加了信任感，也暗示了其内容的严谨性和针对性。我非常好奇书中是否会提供实际的案例分析，通过真实的林业数据来演示ASReml-R的应用，这将大大提升我的学习效率和对理论知识的理解深度。
评分“R与ASReml-R统计学”这个书名，犹如一股清流，瞬间击中了我一直以来在数据分析领域探索的痛点。我深知R语言的强大，但对于如何利用它来解决更复杂、更精细的统计问题，尤其是那些涉及到混合效应模型，我一直渴望获得更深入的指导。ASReml-R，这个名字本身就代表着专业和深度，我期待它能为我打开一扇通往更高级统计分析的大门。我尤其希望书中能够清晰地阐述ASReml-R的核心概念，例如随机效应的设定、方差分量的解释、以及不同协方差结构的意义和选择。对于初学者而言，掌握ASReml-R的语法和模型构建思路可能需要一些引导，我非常期盼书中能提供大量清晰、可运行的代码示例，让我能够边学边练，逐步建立起对ASReml-R的信心。而且，这本书被列为“国家林业局普通高等教育十三五规划教材”，这本身就赋予了它一定的权威性和针对性，我相信它一定能很好地满足林业统计学领域学习者的需求。
评分R语言在林业领域的统计与分析应用
评分R语言在林业领域的统计与分析应用
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评分R语言在林业领域的统计与分析应用
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