Bayesian Methods for Ecology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:McCarthy, Michael A.

出品人:

页数:310

译者:

出版时间:2007-6

价格:$ 66.67

装帧:

isbn号码:9780521615594

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 贝叶斯方法
• 生态学
• 统计建模
• 环境统计
• 野生动物
• 生物统计
• 模型选择
• 层次模型
• 马尔可夫链蒙特卡洛
• 生态数据分析

生态学中的空间统计学：理解和建模自然系统的复杂性 本书简介： 在当代生态学研究中，对自然系统复杂性的深入理解和精确量化是推动我们应对全球性环境挑战的关键。《生态学中的空间统计学：理解和建模自然系统的复杂性》 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、深入且实用的空间统计学工具箱。本书着重于如何利用先进的空间分析技术来解决生态学中普遍存在的空间异质性、自相关性以及尺度依赖性等核心问题。 本书的结构设计旨在平衡理论的严谨性与实践的可操作性。我们首先从基础概念入手，清晰地界定空间数据与非空间数据的区别，并系统地介绍地理信息系统（GIS）在生态学数据准备和可视化中的核心作用。随后的章节则逐步深入到空间统计学的核心方法论。 第一部分：空间数据的基础与探索 我们首先探讨空间数据的固有属性，包括空间自相关性的概念（如Tobler的第一定律）、莫兰指数（Moran's I）和吉尔斯统计量（Getis-Ord $G_i^$ 统计量）的计算与解释。重点在于如何通过可视化探索性数据分析（EDA）来识别数据中的空间格局和集聚现象。我们详细讨论了空间权重的构建，这是空间统计分析的基石，涵盖了基于距离、邻域关系（如K最近邻）和连续性（如带宽选择）的多种权重矩阵的构建方法及其对结果的敏感性分析。 第二部分：空间计量模型与插值技术 本部分聚焦于如何利用空间统计模型对生态过程进行预测和解释。我们详尽地介绍了克里金法（Kriging）的各种变体，包括普通克里金、泛克里金以及指示克里金，并解释了它们在物种分布建模、污染扩散预测以及生物多样性热点地图生成中的应用。书中不仅展示了理论公式，更强调了变异函数（Variogram）模型的选择（球形、指数、高斯模型）及其对空间结构参数估计的决定性影响。 此外，我们专门辟出一章来讨论空间回归模型。生态学数据常表现出残差的空间自相关性，标准的最小二乘法（OLS）估计往往效率低下且推断偏差。本书系统地介绍了空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM），并详细阐述了如何通过最大似然法或广义最小二乘法来估计这些模型的参数。对于同时存在空间滞后和空间误差的复杂情况，我们还探讨了空间杜宾模型（SDM）的适用性。 第三部分：面向特定生态问题的先进方法 超越基础的空间回归，本书深入探讨了在现代生态学前沿中日益重要的几种高级技术： 1. 尺度效应与多尺度分析： 生态现象（如物种相互作用、景观异质性）的表现形式往往依赖于观测的尺度。我们介绍了空间尺度的选择标准，并详细阐述了多尺度地理加权回归（MGWR），该方法允许模型参数在不同空间尺度上动态变化，极大地增强了模型的解释力，尤其适用于研究不同尺度的环境驱动力差异。 2. 空间点模式分析： 对于仅记录了物种个体或事件发生位置的点数据（Point Pattern Data），本书提供了对皮尔逊（Pearson）和里普利（Ripley's K）函数的深入解析，帮助读者区分完全空间随机性、聚集和均匀分布。我们还介绍了基于密度的模型，如核密度估计（KDE），用于构建高分辨率的栖息地适宜性图。 3. 空间贝叶斯层次模型（Spatial Bayesian Hierarchical Models）： 面对复杂数据结构和不确定性量化需求，本书介绍了贝叶斯方法在空间建模中的强大能力。我们将展示如何构建包含空间随机效应（如马尔可夫随机场，MRF）的层次模型，以更好地分离局部效应和全局趋势，并有效处理缺失数据和数据稀疏性问题。 实践与案例研究： 本书的每一理论章节都紧密结合实际的生态学应用案例。涵盖的主题包括：栖息地破碎化对种群连通性的影响分析、气候变化驱动下入侵物种的潜在扩散路径预测、基于遥感数据的植被健康空间分异建模等。我们特别注重于R语言及其相关的空间统计包（如`spdep`, `gstat`, `sf`）的实际操作演示，确保读者能够将所学知识迅速应用于自己的研究数据中。书中提供的代码示例清晰、可复现，旨在使读者不仅理解“如何做”，更理解“为何如此做”。 目标读者： 本书适合研究生及以上水平的生态学、环境科学、地理信息科学、资源管理和自然保护领域的学生和专业研究人员。虽然本书建立在扎实的统计学基础上，但我们努力以直观的方式解释复杂的数学概念，确保具备基本统计学知识的读者也能有效掌握这些空间工具。掌握本书内容，读者将能够批判性地评估现有空间研究，并设计出更具空间洞察力的定量生态学研究。

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读过，让我大概知道了为什么要用Bayes，它有什么是频率学派所不具有的优势；怎么样用WinBUGS去完成简单的回归和方差分析。但总感觉有很多地方不知所以然，例如应该怎样去定义各种sources of variation的distribution，不同的定义对最终的估计结果会有多大的影响？期待这个星期两个学派的结合复习能够帮助我了解得更透彻一些。

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