具体描述
好的，这是一份关于《生态统计学》一书的详细内容简介，该简介不涉及您的特定书籍《Statistical Ecology》的内容，并且力求自然、详尽。 --- 《环境系统中的数据驱动洞察：高级统计建模与生态学应用》 本书简介： 在当代生态学研究中，理解复杂环境系统动态、揭示生物多样性变化规律以及预测生态系统对气候变化的响应，越来越依赖于严谨的统计学工具和先进的数据分析技术。本书《环境系统中的数据驱动洞察：高级统计建模与生态学应用》旨在为生态学家、环境科学家以及对定量生态学感兴趣的研究人员提供一套全面、深入且实用的统计学框架。它超越了基础的描述性统计和简单的回归分析，重点聚焦于处理现代生态学数据所面临的复杂性、异质性和高维度特性。 本书结构清晰，从基础的统计推断原理出发，逐步深入到生态学研究中最前沿、最具挑战性的建模方法。我们强调的不仅是“如何运行”这些模型，更重要的是“为何选择”这些模型，以及如何批判性地解释模型结果以驱动有意义的生态学见解。 第一部分：现代生态数据的基础与挑战 本部分首先为读者奠定坚实的统计学基础，尤其关注生态学数据特有的属性。 第一章：生态学中的数据结构与变异性 我们将探讨生态学数据常见的非正态性、过度离散（overdispersion）以及时空自相关性。详细讨论了从传统抽样设计到现代高通量测序和遥感数据在数据预处理、清洗和转换上的必要步骤。重点分析了“零膨胀”（Zero-Inflation）和“捆合”（Clustering）现象对标准统计假设的冲击，并初步引入了广义线性模型（GLM）家族作为处理这些问题的起点。 第二章：模型选择、诊断与信息论 在本章中，我们深入探讨了生态模型选择的哲学和实践。详细阐述了信息论方法，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）的应用，以及如何利用它们在模型拟合优度和模型复杂度之间找到平衡点。章节的重点在于模型诊断——不仅仅是检查残差的正态性和同方差性，更重要的是检验模型对核心生态假设的拟合程度，包括对模型结构误设（Misspecification）的识别。 第二部分：处理异质性与空间结构 生态现象很少是独立同分布的。第二部分专门处理数据中的空间依赖性和未观测到的异质性。 第三章：空间统计学基础与地理加权回归 本章详细介绍了空间统计学的基本概念，如莫兰指数（Moran’s I）和全局/局部空间自相关性检验。我们深入讲解了克里金插值法（Kriging）及其在生态变量空间插值中的应用。随后，我们引入地理加权回归（GWR），展示如何识别和建模参数在地理空间上变化的情形，这对于理解不同区域生态过程的差异至关重要。 第四章：分层模型与随机效应 分层数据结构（如在不同栖息地块中嵌套的物种计数）是生态学研究的常态。本章系统介绍了线性混合效应模型（LMM）和广义线性混合效应模型（GLMM）。我们将详细区分固定效应（Focus Effects）和随机效应（Random Effects），并指导读者如何恰当地选择随机截距和随机斜率模型，以有效处理嵌套结构和时间序列数据中的相关性。 第三部分：处理复杂过程的现代建模技术 随着计算能力的提升，生态学家能够驾驭更加复杂的非线性关系和高维数据集。 第五章：时间序列分析与状态空间模型 本部分关注时间依赖性。我们探讨了时间序列数据的自回归（AR）、移动平均（MA）过程，以及更高级的季节性分解。核心内容聚焦于状态空间模型（State-Space Models）的应用，特别是卡尔曼滤波（Kalman Filtering）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在估计不可观测生态状态（如隐藏种群动态）中的强大能力。 第六章：广义加性模型（GAM）与非参数回归 当生态关系不是简单的线性或多项式形式时，广义加性模型提供了极大的灵活性。本章讲解了平滑函数（Smooth Functions）的原理，以及如何使用GAMs来探索物种分布与环境梯度之间非线性、非单调的关系，同时保持结果的可解释性。我们还将讨论如何结合空间和平滑项来构建更精细的模型。 第七章：机器学习与预测建模 本章将现代统计建模与前沿的预测方法相结合。我们详尽介绍了广义可加性模型（GAMs）在生态学中的应用，重点放在处理高维环境因子和物种数据。我们将比较随机森林（Random Forests）、梯度提升机（GBM）以及支持向量机（SVM）在物种分布建模、群落结构分类和入侵风险预测中的性能。同时，本书强调了从预测到推断的过渡，讨论了如何从“黑箱”模型中提取生态学意义。 第四部分：贝叶斯统计与高级推断 本书的最后一部分将重点转向现代推断的黄金标准——贝叶斯统计学。 第八章：贝叶斯推断的核心原理 我们从贝叶斯定理出发，解释了先验信息、似然函数和后验分布的构建。本章详细介绍了MCMC算法，特别是Metropolis-Hastings 和 Gibbs 采样器的工作机制，以及如何评估MCMC链的收敛性和混合效率。我们将展示如何利用贝叶斯框架来整合领域知识（先验信息）并处理参数的不确定性。 第九章：贝叶斯层次模型与模型比较 本章将前述的层次结构模型用贝叶斯视角重新审视，展示贝叶斯GLMMs在处理复杂生态结构时的优势。随后，我们深入探讨贝叶斯模型比较的方法，如后验预测检验（Posterior Predictive Checks, PPCs）和WAIC（Widely Applicable Information Criterion），以评估模型在真实生态数据上的表现。 总结与展望 本书最后一部分总结了如何构建一个完整的、从数据收集到结论发表的定量生态学研究流程。我们鼓励读者将统计方法视为理解生态学理论的工具，而非终点，并展望了处理大数据集和因果推断在未来生态研究中的重要地位。 目标读者： 本书适合研究生阶段或以上水平的生态学、生物学、环境科学专业人士，以及希望掌握高级统计工具以解决复杂生态问题的研究人员。扎实的微积分和线性代数基础将有助于更深入地理解部分数学推导，但本书的重点始终是概念的清晰传达和生态学应用的实践性。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有