Contemporary Statistical Models for the Plant and Soil Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Schabenberger, Oliver/ Pierce, Francis J.

出品人:

页数:700

译者:

出版时间:

价格:1081.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9781584881117

丛书系列:

图书标签:

• 统计建模
• 植物科学
• 土壤科学
• 生物统计学
• 农业
• 生态学
• R语言
• 数据分析
• 模型选择
• 多元统计

现代统计模型在植物与土壤科学中的应用 图书概述： 本书旨在为植物科学、土壤科学、生态学、农业科学以及相关环境科学领域的研究人员、高级本科生和研究生提供一个全面而深入的统计学工具箱。我们认识到，随着数据采集技术（如遥感、高通量测序和物联网传感器）的进步，现代科学研究正面临着海量、复杂且异构的数据挑战。传统的线性模型和简单的回归分析往往难以充分捕捉生物和环境系统固有的复杂非线性关系、空间异质性以及时间依赖性。因此，本书聚焦于介绍和应用那些专门为处理此类复杂数据结构而设计的前沿统计方法。 全书结构清晰，从基础的统计推断回顾开始，逐步过渡到高级的、具有实际操作指导意义的模型构建与解释。我们不仅关注“如何拟合模型”，更强调“如何根据科学问题选择合适的模型”、“如何评估模型的适用性”以及“如何将复杂的统计结果转化为可指导实践的科学结论”。 --- 第一部分：数据结构理解与模型选择基础 第一章：生物与环境数据的固有复杂性 本章首先剖析了植物与土壤科学研究中常见的数据特征，包括但不限于： 1. 空间自相关性（Spatial Autocorrelation）： 土壤性质和植物群落结构在空间上并非独立分布，相邻位置的测量值往往高度相关。我们将探讨衡量和建模这种空间依赖性的必要性，例如使用克里金法（Kriging）的原理回顾。 2. 时间序列依赖性（Temporal Dependence）： 针对生长季动态、长期生态监测数据，需要考虑观测值随时间推移的相关性。本章将简要引入时间序列分析的基础概念，为后续的混合效应模型做铺垫。 3. 高维与稀疏性（High-Dimensionality and Sparsity）： 基因表达数据（转录组学）、代谢物组学数据以及高光谱成像数据的出现，对传统模型的维度限制提出了挑战。 第二章：回归模型的扩展与诊断 本章回顾经典线性模型（LM）的局限性，并重点介绍如何诊断和修正经典模型的违假设情况： 非正态响应变量处理： 针对计数数据（如病斑数量、物种频度）和比例数据（如发芽率、叶绿素含量比例），详细介绍广义线性模型（GLM），特别是泊松回归、负二项回归和逻辑斯蒂回归的应用场景和模型拟合的细节。 异方差性与残差结构： 探讨异方差性对参数估计效率的影响，并引入加权最小二乘法（WLS）作为一种修正手段。 模型选择标准： 深入解析信息准则（AIC、BIC）在模型比较中的作用，强调模型简洁性与拟合优度之间的权衡。 --- 第二部分：处理层次结构与重复测量的统计框架 第三章：混合效应模型（Mixed Effects Models）——处理层次数据 这是本书的核心章节之一。在许多生物实验设计中，如重复盆栽实验、样地内重复取样，数据天然存在层次结构。 随机效应与固定效应的区分： 明确区分处理效应（固定）和实验单元的变异性（随机）。 线性混合效应模型（LMM）： 详细介绍如何构建和解释包含随机截距和随机斜率的LMM。案例将侧重于分析不同农田地块（随机效应）对作物产量（固定效应）的影响差异。 广义线性混合效应模型（GLMM）： 扩展到非正态响应变量的层次数据分析，例如在菌群丰度（计数数据）分析中，如何将“样本”作为随机效应纳入模型。 第四章：纵向数据分析与时间序列建模 专注于追踪同一植株或同一土壤剖面随时间变化的测量数据。 重复测量方差分析（RM-ANOVA）的局限性： 指出其对数据结构（如球形假设）的严格要求。 基于LMM/GLMM的时间动态建模： 演示如何将时间点作为连续变量或分类变量纳入混合模型，并使用特定协方差结构（如自回归AR(1)结构）来描述时间相关性。 非线性生长曲线拟合： 介绍如何使用非线性混合效应模型来拟合植物的生长速率方程（如Logistic或Gompertz模型），并估计不同基因型间的生长参数差异。 --- 第三部分：应对空间结构与高维数据 第五章：地理统计学与空间统计模型 本章着重于处理空间自相关性，这对于土壤健康评估、病害空间传播建模至关重要。 变异函数（Variogram）的构建与解释： 详细介绍如何计算和拟合理论变异函数模型（球形、指数、高斯），以量化空间相关性的距离衰减速率（基线、阈值、块金效应）。 克里金插值法（Kriging）： 介绍普通克里金（OK）和通用克里金（UK）的原理及其在土壤养分空间制图中的应用。强调克里金估计的无偏性和最优性。 空间回归模型： 介绍如何将空间自相关性纳入回归框架，例如空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM），以确保回归系数估计的有效性。 第六章：高维数据降维与特征选择 面对海量环境因子或基因数据，需要有效的降维技术。 主成分分析（PCA）与典型相关分析（CCA）： 回顾其在提取主要变异来源和分析多个变量集之间关系中的作用。 偏最小二乘回归（PLSR）： 重点介绍PLSR如何同时处理自变量远多于因变量（p > n）的情况，特别是在遥感光谱分析中预测叶绿素含量或含水量的应用。 因子分析（Factor Analysis）： 用于探索潜在的未观测结构，例如识别影响植物群落结构的潜在环境梯度。 --- 第四部分：面向预测与机器学习的统计思维 第七章：正则化回归方法：应对多重共线性 当模型中包含高度相关的预测因子（如相邻波段的光谱数据或高度相关的土壤理化指标）时，标准最小二乘法会变得不稳定。 岭回归（Ridge Regression）： 介绍L2正则化如何收缩系数，稳定模型估计，并讨论其对偏倚和方差的权衡。 Lasso回归： 介绍L1正则化在变量选择中的优势，如何自动将不重要变量的系数压缩至零，从而得到更简洁、更具可解释性的预测模型。 弹性网络（Elastic Net）： 结合Lasso和Ridge的优点，适用于复杂生物数据。 第八章：模型验证、评估与计算实践 本章强调统计模型的实用性，即模型的泛化能力。 交叉验证（Cross-Validation）： 详细介绍k折交叉验证和留一法在评估模型预测性能中的具体操作步骤。 模型拟合软件与编程环境： 提供使用R语言（重点推荐）和Python库（如`lme4`, `gstat`, `glmnet`包）进行上述高级模型拟合的实用代码片段和工作流程建议。 结果可视化： 强调如何使用图形化工具清晰地传达复杂的空间、时间或层次模型结果，例如使用条件效应图和残差空间图。 --- 结论： 本书最终目标是帮助读者超越简单的“P值”思维，掌握一套强大的、能够真正反映植物与土壤系统内在复杂性的定量分析工具。通过对这些现代统计模型的深入理解和实践应用，研究人员将能够更准确地推断因果关系、更有效地进行预测，并最终推动农业和生态科学的可持续发展。

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