Introduction to Statistical Models in Geology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Education

作者:W.C. Krumbein

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1966-01

价格:USD 25.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070355552

丛书系列:

图书标签:

• 地质统计学
• 统计建模
• 地质学
• 地球科学
• 数据分析
• 概率论
• 推论统计
• 模型选择
• 空间统计
• 应用统计

好的，以下是一本关于地质学中统计模型应用的图书简介，严格遵循您的要求，不涉及《Introduction to Statistical Models in Geology》的具体内容，力求详尽且自然流畅。 --- 统计地球科学导论：数据驱动的地质过程解析 丛书系列：现代地球科学前沿系列 作者： [此处留空，或填写一个虚构的、经验丰富的作者姓名] 出版社： [此处留空，或填写一个学术性出版社的名称] ISBN： [此处留空，或填写一个虚构的ISBN] --- 内容概述 本书旨在为地球科学领域，特别是地质学、地球物理学和环境科学的研究人员、高年级本科生及研究生，提供一个全面而深入的统计学方法论框架。在全球变暖、资源勘探和自然灾害风险评估日益依赖精确数据解析的背景下，掌握严谨的统计思维和应用技术已成为现代地质科学家的核心竞争力。本书的重点并非仅仅是介绍数学公式，而是强调如何将复杂的地球系统数据（如岩石地球化学图谱、地震波形记录、遥感影像特征、钻孔日志序列等）转化为可检验的科学假设和可靠的定量结论。 本书采取循序渐进的结构，从基础的描述性统计和概率论回顾开始，逐步深入到更高级的多变量分析和空间统计技术。我们坚信，有效的模型构建源于对数据生成过程（Data Generating Process, DGP）的深刻理解。因此，每一章节都紧密结合真实的地球科学案例，阐释为何选择特定统计工具的重要性，以及如何批判性地解读模型的输出结果。 核心主题与章节要点 本书结构清晰，分为四个主要部分，共计十三章内容： 第一部分：地质数据的基础与量化 (Foundations of Geoscientific Data and Quantification) 第一章：地质测量与不确定性（Geological Measurement and Uncertainty） 本章首先界定了地质数据的固有特性——非正态性、异方差性和测量误差。讨论了从野外采样到实验室分析过程中系统误差与随机误差的来源。重点讲解了误差传播定律在处理间接测量（如利用同位素比值推算年龄）中的应用。首次引入了贝叶斯视角下的参数估计概念，为后续的概率模型奠定基础。 第二章：描述性统计在岩石学中的应用（Descriptive Statistics in Petrology） 本章侧重于如何高效地概括和可视化复杂的岩石化学数据集。涵盖了中心趋势、离散度和形态学的度量。特别关注了针对地球化学数据特有的“零值问题”和“闭合性偏差”的处理方法，如Aitchison几何均值的初步介绍，以及如何使用多元散点图矩阵（SPLOM）来初步探索变量间的关系，避免过早陷入复杂的回归模型。 第三章：概率分布与地球过程（Probability Distributions and Earth Processes） 探讨了哪些概率分布最适合描述特定的地质现象。例如，使用对数正态分布描述矿物粒度或元素丰度；使用指数分布或泊松分布来模拟稀有事件，如火山喷发或断层滑动间隔。本章强调了分布拟合的诊断方法，确保所选模型真正反映了底层物理机制。 第二部分：推断性统计与模型构建（Inferential Statistics and Model Formulation） 第四章：假设检验与地层对比（Hypothesis Testing and Stratigraphic Correlation） 深入探讨了经典的零假设和备择假设框架。详细分析了t检验、方差分析（ANOVA）在比较不同地层单元间岩石学特征差异时的应用。引入了多重比较问题（Multiple Comparisons Problem）及其在大量岩石化学数据集分析中的校正方法（如Bonferroni和FDR）。 第五章：线性回归模型与地球化学趋势（Linear Regression Models and Geochemical Trends） 本章是模型构建的核心起点。全面覆盖简单和多元线性回归，但侧重点在于模型的诊断和稳健性。讨论了多重共线性（Multicollinearity）对参数估计的影响，并介绍了特征值分解（Eigenvalue Decomposition）在识别主控因素上的潜力。针对地球化学数据，介绍了如何使用残差分析来识别模型未捕获的非线性过程。 第六章：广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）在事件数据中的应用 地球科学中许多响应变量不满足正态性，例如，沉积物中某一矿物的存在/缺失（二元数据）或特定构造变形的次数（计数数据）。本章详细介绍了逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression），并将其应用于预测断层活动性和沉积相分类。 第三部分：高级建模技术与时空依赖性（Advanced Techniques and Spatio-Temporal Dependence） 第七章：主成分分析与因子分析（Principal Component Analysis and Factor Analysis） 在处理数百种元素或地球物理参数时，降维是必要的步骤。本章对比了PCA和FA，重点阐释了FA在识别潜在地质因子（如岩浆源区特征或热液蚀变程度）上的优势。强调了因子旋转（Rotation）在解释性和旋转方案（如Varimax）选择上的重要性。 第八章：时间序列分析与地质周期性（Time Series Analysis and Geological Periodicity） 地质记录本质上是时间序列（如沉积物厚度、古气候指标）。本章介绍了平稳性检验、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算。详细讲解了ARIMA模型的构建，以及如何使用傅里叶变换来识别古气候记录中的周期性波动。 第九章：空间统计学导论：地质数据的空间自相关（Introduction to Spatial Statistics: Spatial Autocorrelation） 这是本书最具挑战性但也是最关键的部分之一。地理空间上的数据点并非相互独立。本章引入了莫兰指数（Moran's I）和格依斯检验（Getis-Ord Gi）来量化空间聚类。讨论了如何构建合适的空间权重矩阵（Spatial Weight Matrix），这是进行空间回归分析的前提。 第十章：克里金插值法：地质建模的核心工具（Kriging Interpolation: A Core Tool for Geological Modeling） 详细剖析了变异函数（Variogram）的理论与实践，包括球状、指数和高斯模型。重点展示了如何使用确定性的变异函数模型来指导最优线性无偏估计（BLUE）——克里金（Kriging）。涵盖了普通克里金（Ordinary Kriging）和指示克里金（Indicator Kriging）在矿产资源评估中的实际应用。 第四部分：模型验证与复杂系统（Model Validation and Complex Systems） 第十一章：模型选择与信息准则（Model Selection and Information Criteria） 在众多备选模型中如何做出最佳选择？本章探讨了基于信息论的方法，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），以及它们在权衡模型拟合优度和复杂度方面的作用。引入了交叉验证（Cross-Validation）技术来评估模型的泛化能力。 第十二章：非参数方法与鲁棒性（Non-Parametric Methods and Robustness） 当数据严重偏离正态分布或存在极端异常值（Outliers）时，参数模型可能失效。本章介绍了符号检验、秩和检验等非参数方法。特别讨论了鲁棒性回归（Robust Regression）技术，如M-估计，它们如何有效地处理地质数据中常见的极端测量值。 第十三章：贝叶斯方法与地质学中的不确定性量化（Bayesian Methods and Uncertainty Quantification in Geology） 将全书的概念统一于概率框架之下。介绍了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，并展示了如何使用WinBUGS或Stan等软件平台来构建复杂的层次模型（Hierarchical Models），例如，同时估计多个钻孔的渗透率分布，并将先验知识融入到模型更新中。 本书的特色 1. 实践导向的案例库： 全书案例均取自沉积学、构造地质学、地球化学勘探和水文地质学等领域，确保统计方法与地质直觉的紧密结合。 2. 软件工具中立性： 虽然讨论了具体的计算步骤，但本书侧重于统计思想的传授，而非特定软件的语法教学，旨在培养读者将知识迁移到任何主流统计软件包（如R, Python或MATLAB）的能力。 3. 批判性思维培养： 强调模型假设的检验与模型的局限性，鼓励读者不仅要“计算”，更要“解释”和“质疑”结果的地球物理合理性。 本书是地质统计分析的坚实基石，致力于帮助下一代地球科学家利用数据驱动的工具，揭示地球深层过程的复杂性。

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这本书的结构安排，非常适合作为跨学科研究者的参考手册。我是在处理一项关于地下水流动的项目时接触到它的，当时我们团队在尝试用克里金插值法来构建水质参数的三维分布图时遇到了瓶颈，原有的教科书只能提供基础公式，但对于如何根据实测点的空间自相关性来优化半方差函数模型，却含糊其辞。这本书在空间统计学那一块的讲解，简直是为我们量身定做。它详尽地剖析了不同空间协方差函数的数学性质及其在地质场数据上的表现差异，并且提供了大量的“陷阱”提示，比如当数据存在各向异性时，如果不进行相应的修正，结果会出现何种偏差。这种实战性的指导，远胜于那些只停留在二维平面数据分析的书籍。读完这部分内容，我们团队立刻调整了插值策略，结果模型拟合度和预测精度都有了显著提升，这直接体现了这本书的即时应用价值。

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从教学角度来看，这本书无疑是一部里程碑式的著作，但更难能可贵的是它所蕴含的“科学哲学”精神。作者在书的最后几页，虽然篇幅不多，却提出了关于地质统计学未来发展方向的深刻见解，他探讨了随着物联网和高精度传感器技术的发展，地质数据将呈现出何种新的特征，以及现有的统计框架将如何应对海量、高频时间序列数据的挑战。这使得整本书不仅是一份关于现有知识的总结，更像是一份面向未来的“行动指南”。它激励着读者，特别是年轻的研究人员，不要满足于掌握现有的工具，而应该持续思考如何改进或创造新的模型，以更好地逼近地球系统的复杂真相。阅读过程中，我多次停下来思考作者提出的论点，它提供的不仅仅是解决问题的工具箱，更重要的是一套严谨的、不断自我审视的思维范式。这本书的价值，在于它教会你如何成为一个更优秀的、更负责任的科学数据使用者。

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这本书的封面设计确实非常吸引人，那种深邃的蓝色调，配上一些抽象的地质构造图腾，立刻就能抓住地质学爱好者的眼球。翻开扉页，首先映入眼帘的是作者对该领域几十年研究心得的凝练，看得出作者在编写这本书时倾注了大量心血，不仅仅是内容的堆砌，更像是一场知识的精心编排。虽然我对统计学本身并不算精通，但这本书的导论部分写得非常友好，它没有一上来就抛出一堆复杂的公式，而是循循善诱地引导读者理解为什么在现代地质研究中，量化分析是如此不可或缺。作者通过一系列生动的案例，比如沉积岩层厚度的不确定性分析，或者地球化学元素的空间分布建模，将原本抽象的统计概念与实际的地质问题紧密结合起来，这极大地激发了我继续阅读下去的兴趣。我尤其欣赏作者在章节安排上的匠心独具，从基础概率论的复习，到描述性统计的应用，再到逐步深入到回归分析和时间序列模型，逻辑过渡自然流畅，仿佛是带着一个新手朋友一步步攀登知识的高峰。即便是对于我这种偏向于野外地质调查而非纯粹数据分析的读者而言，这本书也提供了一个全新的、更为严谨的视角去看待我们收集到的那些“看似随意”的测量数据。

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坦率地说，这本书并非是那种可以轻松一口气读完的“快餐读物”，它要求读者投入足够的时间和精力去消化吸收其中蕴含的数学思想。然而，正是这种深度，使得它超越了一般性的“入门”指导。作者在讨论模型选择和模型诊断的章节中，展现了极其审慎的态度。他反复强调，统计模型是现实的简化，任何模型都存在局限性，因此，如何批判性地评估模型的适用性，如何识别和处理残差中的系统性偏差，远比仅仅会套用公式更为重要。这种“知其然，更要知其所以然”的教学理念贯穿始终。我个人尤其欣赏其中关于“异常值”处理的讨论，它不仅仅给出了几种数学方法，更深入探讨了在地质学背景下，一个异常值究竟应该被视为数据录入错误、测量误差，还是一个真正重要的、指示新地质过程的信号。这种对实际工作情境的深刻理解，让这本书的理论指导具有了无可替代的实用价值。

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这本书的排版和印刷质量堪称上乘，厚实的纸张拿在手里就有一种沉甸甸的质感，这对于需要频繁翻阅查阅公式和图表的工具书来说至关重要。阅读体验方面，作者在文字表达上展现出了一种罕见的清晰度与严谨性的完美平衡。很多专业教材往往为了追求学术深度而牺牲了可读性，导致读者常常需要在查阅大量脚注和附录中迷失方向，但此书的叙述方式却像一位经验丰富的老教授在耳边细细讲解，每一个技术术语的引入都伴随着清晰的定义和直观的类比。我注意到书中穿插了大量的图表和示意图，这些视觉辅助材料并非简单的装饰，而是真正起到了“一图胜千言”的作用，它们精准地刻画了那些复杂的多元统计关系或者误差传播的机制，使得那些原本需要花费大量时间在脑海中构建抽象模型的过程变得具体化了。特别是涉及到贝叶斯方法的章节，作者的处理方式非常巧妙，避免了陷入纯粹的哲学争论，而是直接展示了如何在实际的地质推断中运用这些强大的工具，这对于希望提升数据处理能力的同行来说，无疑是一笔宝贵的财富。

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