Statistics for Environmental Science and Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Manly, Bryan F. J.

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:

价格:610.00 元

装帧:

isbn号码:9781584880295

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Environmental Science
• Management
• Ecology
• Data Analysis
• Modeling
• Biostatistics
• Natural Resources
• Applied Statistics
• Quantitative Methods

好的，以下是一本名为《环境科学与管理统计学》的图书的详细简介，该简介不包含该书的任何内容，完全是基于对“环境科学与管理”领域中可能需要的统计学知识的推测和构建，旨在描述一本“应该”涵盖的深度和广度，而避开对您所提及特定书籍内容的引用或模仿。 --- 《面向复杂系统的生态统计建模与决策支持》 图书定位： 本书旨在为环境科学、生态学、资源管理以及可持续发展领域的专业人士、高级本科生和研究生提供一个坚实的统计学基础，重点在于如何将复杂的、非线性的环境数据转化为可操作的科学洞察和稳健的管理决策。它超越了基础的描述性统计和假设检验，深入探讨了当代环境研究中最前沿、最具挑战性的数据分析技术。 核心理念： 环境系统本质上是开放的、异质的、受多种因素耦合影响的。因此，传统的、简化的统计方法往往难以捕捉其真实动态。本书强调“模型选择的艺术”与“数据驱动的生态洞察”相结合，致力于教会读者如何针对特定的环境问题（如污染溯源、物种分布预测、气候变化影响评估）构建恰当的、具有解释力的统计模型，并批判性地评估模型的局限性。 --- 第一部分：环境数据基础与预处理的艺术 (The Craft of Environmental Data Curation) 环境数据的采集、清洗和组织是所有高级分析的前提。本部分着重于环境研究的特殊性，例如空间自相关、时间序列依赖性、缺失值处理和异常值识别。 第一章：环境数据的异质性与复杂性 探讨环境数据（包括传感器数据、遥感影像、实地采样数据）的内在结构特征，如尺度效应、采样偏差和测量误差的量化。强调随机误差与系统误差的区分在环境监测中的重要性。 第二章：空间与时间数据的预处理技术 深入介绍地理信息系统（GIS）与统计学的交叉点。重点讲解空间插值方法（如克里金法Kriging的变体）、时间序列分解（趋势、季节性、周期性）在环境数据中的应用。讨论如何处理高频环境数据的“大数据”挑战。 第三章：数据转换、可视化与探索性分析 (EDA) 不仅仅是绘制直方图，而是关注环境关系的可视化。介绍非参数密度估计、高维数据降维（如主成分分析PCA在环境负荷分析中的应用），以及用于识别潜在交互作用的交互式可视化工具。 --- 第二部分：经典推断与模型选择的严谨性 (Rigorous Inference and Model Selection) 本部分构建了环境统计推断的基石，但聚焦于如何将这些方法应用于非正态分布、高方差的生态数据。 第四章：稳健的假设检验与非参数方法 当环境数据不满足正态性或方差齐性假设时，传统的t检验和ANOVA可能失效。本章详细阐述了基于重采样的检验方法（如置换检验Permutation Tests）和非参数检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）在环境基线评估中的应用。 第五章：广义线性模型 (GLM) 的深化应用 超越基础的线性回归，本书详细讲解了泊松回归（用于计数数据，如物种出现频率）、负二项回归（用于过度分散的计数数据）以及逻辑斯回归（用于二元环境结果，如物种入侵性）。重点讨论模型诊断和残差分析的生态学意义。 第六章：混合效应模型 (Mixed-Effects Models) 与分层结构 环境数据往往具有嵌套结构（如不同河流流域下的测量点、不同年份的重复测量）。本章专注于构建分层线性模型（HLM）或混合效应模型，以正确处理随机效应，分离空间或时间依赖性对估计的影响，从而获得更准确的参数估计。 --- 第三部分：面向复杂系统的预测性建模与因果推断 (Predictive Modeling and Causal Inference) 这是本书的进阶核心，处理环境系统中不可避免的非线性和交互作用，以及从相关性走向因果性的挑战。 第七章：机器学习在环境预测中的整合 介绍如何将前沿的机器学习算法应用于环境预测，而非仅仅是“黑箱”操作。详细讲解广义加性模型 (GAM) 以灵活拟合非线性响应；随机森林 (Random Forest) 和 梯度提升模型 (GBM) 在物种分布模型（SDM）和生态健康指数构建中的性能比较和模型可解释性增强技术。 第八章：贝叶斯统计与层次化建模 贝叶斯方法在处理不确定性、整合先验知识和建立复杂层次结构方面具有独特优势。本章重点介绍贝叶斯模型构建、马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 算法的实际应用，尤其是在资源限制和不确定性量化高的管理决策场景中。 第九章：时空统计与过程建模 针对气候变化和污染扩散等动态过程，本章探讨马尔可夫随机场（MRF）在空间依赖性建模中的应用。介绍动态回归模型，用于评估环境干预措施（如新的保护区设立）的滞后效应和长期影响。 第十章：因果推断方法论在环境评估中的应用 在环境管理中，我们经常需要回答“如果A发生，B会如何变化？”的问题，而不是仅仅观察A和B同时发生。本章介绍倾向性得分匹配 (Propensity Score Matching, PSM) 和断点回归设计 (Regression Discontinuity Design, RDD) 等准实验方法，以在非随机分配的干预数据中更可靠地估计处理效应（如环境政策的实际效果）。 --- 第四部分：量化风险与支持决策 (Quantifying Uncertainty and Supporting Decisions) 统计学的最终目标是服务于决策。本部分将焦点从模型拟合转向结果的解释、风险的量化和管理建议的制定。 第十一章：风险分析与极限值统计 环境极端事件（如百年一遇的洪水、极高浓度的污染物排放）对基础设施和生态系统至关重要。本章介绍极值理论 (Extreme Value Theory, EVT)，如何利用其建立可靠的重现期分析和设计水平的确定。 第十二章：模型校验、交叉验证与信息准则 强调模型的泛化能力。深入探讨各种交叉验证策略（空间块状交叉验证、时间序列滚动验证）以及赤池信息准则 (AIC)、贝叶斯信息准则 (BIC) 在不同模型族中的正确应用与解释，避免过度拟合。 第十三章：统计报告的伦理与有效沟通 统计结果必须以清晰、无误导性的方式传达给政策制定者和公众。本章指导读者如何报告置信区间、效应量大小，并明确指出模型的假设前提和局限性，确保科学发现转化为负责任的管理行动。 --- 总结： 《面向复杂系统的生态统计建模与决策支持》不仅仅是一本工具书，它是一本关于如何“像科学家一样思考”环境数据的思维指南。它要求读者不仅要掌握算法，更要理解驱动环境系统的底层生态学、化学或物理机制，并将这些机制融入到统计模型的框架中，从而实现真正科学、稳健的环境管理与保护。本书的读者将能够自信地处理现实世界中最为棘手和多变的生态统计难题。

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这本书的叙述风格给我留下了一种严谨而不失活泼的印象。我猜想，作者在写作时，力求做到既科学准确，又易于理解。他们或许会通过生动的语言和形象的比喻，来解释一些抽象的统计学概念，让读者能够更容易地掌握。例如，在介绍概率分布时，也许会用抛硬币或者掷骰子的例子来类比，然后逐步过渡到更复杂的泊松分布或正态分布。我尤其期待书中能有足够的图表和插图来辅助说明，比如各种统计图（直方图、散点图、箱线图等）的绘制和解读，以及模型拟合效果的图形展示。这些视觉化的元素，无疑能够极大地提升阅读体验，并帮助我更直观地理解统计分析的结果。

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我一直对如何量化和理解我们周围不断变化的环境充满好奇，但要找到一本既能深入讲解统计学概念，又能将之巧妙应用于环境科学和管理领域的书籍，实属不易。最近我接触到了一本名为《Statistics for Environmental Science and Management》的书，虽然我还没有来得及深入阅读其核心内容，但仅从其引人入胜的叙述方式和精心设计的章节安排来看，我就对其充满了期待。 这本书给我的第一印象是它对统计学基本原理的梳理和呈现非常清晰。我尤其欣赏它似乎有意避开了那些过于抽象和理论化的数学推导，而是更侧重于介绍统计方法背后的逻辑和直观理解。这一点对于我这样的非数学专业背景的学习者来说至关重要。我猜想，在书中，作者会从最基础的数据描述性统计开始，循序渐进地引导读者理解均值、方差、标准差等基本概念，并解释这些指标在描述环境数据时所扮演的角色。例如，也许书中会通过实际案例，展示如何利用这些统计量来描述某一地区空气污染物的浓度分布，或者河流中特定物种的种群密度变化。这种由浅入深的讲解方式，应该能有效地帮助我建立起扎实的统计学基础，为后续更复杂的分析打下坚实的基础。

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在翻阅这本书的目录和前言时，我被它结构化的编排深深吸引。它似乎为读者提供了一条清晰的学习路径，从基础统计概念的引入，到具体应用领域的深入探讨。我推测，书中可能会安排一些专门的章节来讨论不同类型的数据分析方法，比如假设检验、方差分析、卡方检验等等，并会详细解释这些方法在环境科学研究中的适用场景和操作步骤。我特别期待书中关于实验设计的部分，因为在很多环境研究中，精心设计的实验是获取可靠数据的关键。作者或许会阐述如何构建有效的抽样方案，如何控制实验变量，以及如何避免潜在的偏见。理解这些实验设计的原则，对于我今后开展任何形式的环境数据收集和分析都将大有裨益。

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这本书给我的另一个深刻印象是它似乎强调统计学在解决实际环境问题中的应用价值。我非常期待书中能够展现统计学如何成为环境科学家和管理者们不可或缺的工具。我推测，书中会涉及许多实际案例研究，这些案例可能涵盖从生态系统健康评估到自然资源可持续管理，再到环境影响评价等多个领域。例如，作者或许会介绍如何利用回归分析来探究气候变化与某种农作物产量之间的关系，或者如何运用时间序列分析来预测水体富营养化的发展趋势。更让我感到兴奋的是，书中可能还会探讨一些高级统计方法，比如空间统计学在环境监测中的应用，或者多元统计技术在识别环境污染源方面的作用。我希望通过学习这些内容，能够真正理解统计学如何帮助我们做出更明智的环境决策，并制定更有效的保护策略。

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这本书的潜在价值在于它能够连接理论与实践的桥梁。我期待这本书不仅是关于统计学知识的传授，更是一种解决问题的思维方式的培养。我推测，书中会鼓励读者积极思考，如何将学到的统计方法应用于自己感兴趣的环境问题，甚至鼓励他们进行批判性思维，评估不同统计方法的优劣和局限性。例如，在讨论某个统计模型时，作者或许会提醒读者注意模型的假设条件，以及在数据不满足这些条件时可能产生的偏差。我也希望书中能提供一些实际的练习题或者案例分析，让我在掌握理论知识的同时，也能动手实践，通过解决实际问题来加深理解。这种注重培养实践能力和批判性思维的教学方式，对于我未来的学习和职业发展都将非常有价值。

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