Models for Ecological Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Princeton Univ Pr

作者:Clark, J.S.

出品人:

页数:632

译者:

出版时间:2007-4

价格:$ 107.35

装帧:HRD

isbn号码:9780691121789

丛书系列:

图书标签:

生态建模
统计建模
生态数据分析
广义线性模型
混合效应模型
贝叶斯统计
R语言
模型选择
生态统计
生物统计

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具体描述

The environmental sciences are undergoing a revolution in the use of models and data. Facing ecological data sets of unprecedented size and complexity, environmental scientists are struggling to understand and exploit powerful new statistical tools for making sense of ecological processes. In "Models for Ecological Data", James Clark introduces ecologists to these modern methods in modeling and computation. Assuming only basic courses in calculus and statistics, the text introduces readers to basic maximum likelihood and then works up to more advanced topics in Bayesian modeling and computation. Clark covers both classical statistical approaches and powerful new computational tools and describes how complexity can motivate a shift from classical to Bayesian methods. Through an available lab manual, the book introduces readers to the practical work of data modeling and computation in the language R. Based on a successful course at Duke University and National Science Foundation-funded institutes on hierarchical modeling, "Models for Ecological Data" will enable ecologists and other environmental scientists to develop useful models that make sense of ecological data. There is consistent treatment from classical to modern Bayes. It includes the underlying distribution theory to algorithm development. Many examples and applications does not assume statistical background. It also includes extensive supporting appendixes.

生态学数据模型：跨学科视角下的方法论与应用图书简介本书深入探讨了生态学数据分析和建模的前沿领域，旨在为生态学家、环境科学家、数据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、严谨且实用的方法论框架。我们摒弃了对特定软件或软件包的过度依赖，转而聚焦于支撑现代生态学研究的核心统计学原理、数学理论以及模型构建的哲学思辨。全书结构清晰，逻辑严密，力求在理论深度与实践指导之间找到完美的平衡。本书的核心目标是提升读者对生态学数据内在复杂性的理解，并掌握如何根据研究问题选择、构建、应用和批判性评估各种定量模型。我们强调，模型是理解世界的工具，而非世界的本身，因此对模型的假设、局限性以及解读的严谨性是贯穿全书的主线。 --- 第一部分：生态学数据与建模的哲学基础本部分奠定了全书的理论基石，探讨了生态学研究中数据产生的独特性质以及模型构建的本质。第一章：生态学数据的本质与挑战本章首先界定了生态学数据的多样性——从传统的物种计数、生物量测量，到现代的遥感数据、基因组学信息和高频时间序列。重点分析了生态数据固有的挑战： 1. 尺度依赖性与空间自相关性：讨论了不同空间和时间尺度下数据采集的偏差，以及如何使用分层模型和空间统计方法来处理非独立性问题。 2. 零膨胀与过度离散：详细剖析了生态计数数据（如物种出现/缺失或稀有物种计数）中常见的统计分布不适宜性，并引入了零膨胀泊松模型（ZIP）和零膨胀负二项模型（ZINB）作为应对策略。 3. 测量误差与遗漏变量：探讨了在野外数据采集过程中不可避免的测量误差，以及如何通过误差方差分量分析和贝叶斯层次结构模型来量化和处理这些不确定性。第二章：模型构建的认知论与本体论本章将视角提升至方法论层面，探讨“什么是好的生态学模型”以及我们期望从模型中获得什么。 1. 简化与真实性的权衡（奥卡姆剃刀原则的应用）：深入讨论了模型复杂性与解释力之间的动态平衡。何时需要一个更复杂的非线性模型，何时一个简单的线性模型足以揭示核心过程。 2. 从描述性到预测性模型的跨越：区分了旨在总结现有数据规律的描述性模型（如多元回归、排序方法）和旨在推断未来或未知状态的预测性模型（如过程驱动模型、机器学习分类器）。 3. 模型选择与评估的严格标准：详细介绍了信息准则（AIC, BIC, QAICc）在模型选择中的应用，并强调了对模型假设的诊断性检验（残差分析、共线性诊断）的重要性，而非仅仅依赖拟合优度指标（如$R^2$）。 --- 第二部分：经典与现代统计建模方法论本部分聚焦于生态学中应用最为广泛的回归和分类方法的理论基础和高级应用。第三章：广义线性模型（GLMs）的深度解析虽然GLMs是基础工具，本章着重于其在生态学数据特殊性下的精确应用。 1. 响应变量的分布选择：细致比较了泊松、负二项、伽马、逆高斯以及二项分布在建模不同生态学响应变量（计数、生物量、比例数据）时的适用性及其参数解释。 2. 链接函数与截距的生态学意义：强调了选择合适的链接函数（如Logit, Log, Identity）如何影响模型系数的解释，并指导读者如何将模型输出转换回原始的生态学单位。 3. 模型诊断的生态学视角：不仅关注数学上的残差正态性，更关注残差是否揭示了未被模型捕获的生物学过程（如非线性关系或结构性异方差）。第四章：层次化（混合效应）模型的构建与应用层次化模型是处理具有嵌套结构或重复测量的生态学数据的关键工具。 1. 随机效应的识别与设定：阐述了在何种情况下应将“地点”、“个体”、“年份”视为随机效应而非固定效应。深入讨论了随机截距模型与随机斜率模型的区别及其对推断范围的影响。 2. 空间和时间上的相关性建模：介绍了如何将自回归（AR）结构、移动平均（MA）结构或高斯过程（Kriging的理论基础）集成到混合模型中，以显式地对时间序列或空间数据中的相关性进行建模。 3. 复杂多层结构的贝叶斯处理：引入了在复杂层次结构中，贝叶斯方法（如MCMC采样）相对于最大似然估计（MLE）的优势，尤其是在处理小样本或信息量不足的随机效应组时。 --- 第三部分：探索与降维：处理高维生态学数据随着数据收集能力的增强，生态学家需要处理包含大量变量的复杂数据集。本部分关注如何从高维数据中提取关键信息。第五章：排序方法论：非参数维数约减本章详细审视了生态学中最经典的数据降维技术，强调其背后的几何学意义。 1. 主成分分析（PCA）与主坐标分析（PCoA）：比较了PCA（基于方差）与PCoA（基于距离矩阵）在生态学排序中的适用场景，并讨论了如何解释排序轴的生态学含义。 2. 非度量多维标度（NMDS）与约束排序（CCA/RDA）：重点讲解了NMDS如何基于排序空间中的距离与原始距离的单调关系来优化布局，以及如何使用约束排序（CCA和RDA）将环境变量“投射”到物种/样本空间中，以解释物种格局的驱动因素。第六章：模型选择与预测的先进技术本部分探讨了超越传统回归方法的现代工具，以应对非线性、高交互作用和高维度的挑战。 1. 广义加性模型（GAMs）：详细阐述了如何利用平滑函数（Splines）灵活地捕捉变量与响应之间的非线性关系，同时保持模型的可解释性。讨论了如何诊断平滑度的选择。 2. 基于信息的模型平均（BMA）：介绍了一种超越单一“最佳”模型的稳健方法，通过对所有合理模型进行加权平均来生成预测，从而降低了因错误选择模型而导致的推断偏差。 3. 机器学习在生态预测中的角色：侧重于随机森林（Random Forests）和梯度提升机（GBM）的内部机制，强调它们在处理高维度、强交互作用数据时的优势，同时批判性地讨论了其“黑箱”特性对生态学因果推断的挑战。 --- 第四部分：时空动态与过程建模本部分关注生态系统的动态性，以及如何利用模型来理解过程的演替和反馈机制。第七章：时间序列分析与状态空间模型生态系统是不断变化的，本章提供了捕捉时间依赖性的工具。 1. 自回归（ARIMA）模型的生态学应用：如何识别和建模种群时间序列中的趋势、季节性和自相关性。 2. 状态空间模型（SSM）与卡尔曼滤波：介绍SSM如何将潜在的、不可观测的生态状态（如真实种群大小）与有噪声的观测数据区分开来，并利用卡尔曼滤波进行实时或事后的状态估计，这在捕食者-猎物动态或资源状态追踪中尤为重要。第八章：基于主体的模型（ABMs）与模型验证本书的最后一部分转向了更复杂的、自下而上的建模范式。 1. ABMs的理论框架：解释了ABMs如何通过模拟个体层面的简单规则（移动、觅食、繁殖）来涌现出宏观的种群或群落动态。强调了规则设计（Rules Definition）的生态学合理性。 2. 从微观到宏观的桥梁：讨论了如何使用参数校准技术（如遗传算法）将ABM的输出与基于统计的宏观模型（如微分方程模型）的预测进行对比，以验证模型的生态过程描述是否准确。 3. 模型结果的敏感性与鲁棒性分析：强调任何复杂模型都必须经过严格的敏感性分析，以确定模型输出对初始条件和关键参数设定的依赖程度，这是确保模型输出具有科学可信度的最后一道防线。 --- 总结：本书不仅提供了工具箱，更重要的是提供了一套严谨的批判性思维框架。它要求读者不仅要问“这个模型拟合得如何？”，更要问“这个模型真正代表了什么生态过程？它的局限性在哪里？”通过对这些深层次问题的探讨，本书致力于培养新一代能够驾驭复杂数据并能做出可靠生态学推断的定量研究人员。