Statistics for Earth and Environmental Scientists pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Blackwell

作者:John Schuenemeyer

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2011-1-4

价格:GBP 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470584699

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 地球科学
• 环境科学
• Statistics
• Environmental Science
• Earth Science
• Data Analysis
• Statistical Modeling
• Ecology
• Geology
• Hydrology
• Environmental Monitoring
• Scientific Computing

地球与环境科学研究者统计学手册 引言 地球与环境科学领域，其研究对象之广阔、数据之复杂、变化之多端，均对研究者的分析能力提出了严峻的挑战。从地质构造的缓慢演变到气候系统的瞬息万变，从生态系统的精妙平衡到环境污染的严峻态势，无不充斥着海量的数据和潜在的关联。如何从这些纷繁复杂的数据中抽丝剥茧，提炼出有价值的信息，揭示背后隐藏的规律，并最终做出科学的判断与预测，是每一位地球与环境科学家必须掌握的核心技能。而统计学，正是这门科学的基石与利器。 本书并非一本枯燥的理论说教，而是一本为地球与环境科学研究者量身打造的实践指南。我们深知，理论的空谈难以解决实际问题，因此，本书将重点聚焦于如何将统计学原理和方法，巧妙地应用于地球与环境科学研究的各个环节，帮助研究者们更有效地设计实验、收集数据、分析结果、解释现象，并最终推动科学的进步。 第一部分：统计学基础在地球与环境科学中的应用 在深入探讨具体统计方法之前，理解统计学在地球与环境科学研究中的独特地位至关重要。我们研究的对象，往往是自然界中存在的、无法完全控制的系统。这意味着我们的数据收集常常伴随着不确定性、随机性和采样误差。统计学正是用来量化和管理这些不确定性，从而让我们能够对观察到的现象做出严谨的推断。 数据收集与抽样策略： 地球与环境科学研究的数据来源极其多样，包括野外调查、遥感影像、实验室测量、模型模拟等等。如何设计有效的抽样方案，确保数据的代表性和可靠性，是后续统计分析成功的前提。我们将探讨不同类型的抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、聚类抽样）及其在不同研究场景下的适用性。例如，在土壤采样中，考虑到土壤性质的空间变异性，如何采用分层抽样能够更有效地捕捉这种变异；在河流监测中，如何根据流量变化采用适应性抽样以获得更有代表性的水质数据。 描述性统计在数据概览中的作用： 在对收集到的海量数据进行深入分析之前，首先需要对数据进行初步的概览和描述。描述性统计量，如均值、中位数、标准差、方差、百分位数等，能够帮助我们快速了解数据的集中趋势、离散程度、分布形态等关键特征。我们将介绍如何使用这些统计量来总结地质样本的化学成分、描述大气污染物浓度的时间变化、概括生态系统中物种的丰富度等。可视化工具，如直方图、箱线图、散点图等，更是将抽象的数字转化为直观的图形，为我们提供了数据的“快照”。 概率分布的理解与应用： 自然界中的许多现象都遵循特定的概率分布。理解这些分布的特性，对于我们进行推断性统计和模型构建至关重要。我们将介绍地球与环境科学中常见的概率分布，如正态分布（例如，测量误差的分布）、泊松分布（例如，极端天气事件发生的频率）、指数分布（例如，放射性衰变的半衰期）以及均匀分布等。掌握这些分布的含义，能够帮助我们理解数据的随机性，预测事件发生的可能性。 第二部分：推断性统计学在科学决策中的应用 描述性统计为我们提供了数据快照，而推断性统计则让我们能够基于样本数据对总体做出有根据的推断，从而解决更复杂的科学问题。 参数估计与置信区间： 在许多情况下，我们无法测量整个总体，只能通过抽样来估计总体的参数（如平均值、比例）。置信区间提供了一个范围，我们可以有一定置信度认为总体参数落在这个范围内。我们将演示如何在研究区域的降雨量、地表温度、水体污染物浓度等未知参数上构建置信区间，从而对这些环境要素的真实水平做出科学的估计。 假设检验： 假设检验是科学研究中最常用的统计工具之一，用于检验关于总体的某个声明（假设）是否能被样本数据所支持。我们将详细介绍假设检验的基本步骤：提出零假设和备择假设，选择合适的检验统计量，计算p值，并根据p值做出是否拒绝零假设的决策。本书将提供大量应用实例，例如： 检验两个处理组之间是否存在显著差异： 例如，比较两种不同植被恢复方法对土壤侵蚀速率的影响，或者测试两种不同的污水处理工艺对污染物去除效果的差异。 检验一个变量是否与另一个变量存在线性关系： 例如，检验大气CO2浓度与全球平均气温之间是否存在显著的相关性，或者研究土壤有机质含量与作物产量之间的关系。 检验某个环境参数是否超出了安全阈值： 例如，检测饮用水中的某种污染物浓度是否显著高于国家标准。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA是必不可少的工具。我们将展示如何使用ANOVA来比较不同地质年代岩石样本的化学成分均值，或者分析不同土地利用类型对河流氮磷含量的影响。 回归分析： 回归分析是探索变量之间数量关系的核心方法。我们将从简单线性回归开始，逐步介绍多元线性回归，以及非线性回归。 简单线性回归： 预测一个因变量如何随一个自变量的变化而变化。例如，利用温度数据预测冰川融化速率，或者根据降雨量预测河流流量。 多元线性回归： 探索多个自变量如何共同影响一个因变量。例如，利用大气压力、湿度、风速等气象因子来预测雾霾的形成，或者分析土壤肥力、灌溉、种植密度等因素对农作物产量的综合影响。 非线性回归： 适用于变量之间存在非线性关系的场景，例如，描述放射性物质的衰减过程。 模型诊断与选择： 我们还将讨论如何评估回归模型的拟合优度（如R方值），以及如何进行模型诊断，识别潜在的问题（如异方差、多重共线性），并介绍模型选择的标准，确保我们构建的模型具有良好的解释力和预测能力。 第三部分：高级统计技术在地球与环境科学中的应用 随着科学研究的深入和数据量的爆炸式增长，一些更高级的统计技术变得越来越重要。 时间序列分析： 地球与环境科学中的许多数据都是随时间变化的，例如，气象数据、水文数据、生态物种数量等。时间序列分析能够帮助我们识别数据中的趋势、季节性、周期性以及随机波动，并可以用于预测未来的趋势。我们将介绍如何分析年降雨量序列、每日气温数据、以及河流流量的长期变化，识别其中的模式并进行预测。 空间统计学： 地球与环境现象普遍具有空间依赖性，即邻近区域的值往往比远离区域的值更相似。空间统计学提供了处理这种空间自相关的统计工具。 地统计学： 我们将介绍变异函数（variogram）的概念，它描述了空间变异的程度，以及克里金插值（kriging），这是一种基于变异函数进行最优空间插值的方法。例如，利用有限的土壤采样点来预测整个区域的土壤养分分布，或者根据有限的地震监测数据来预测地震活动的可能发生区域。 空间回归模型： 探索地理位置如何影响变量之间的关系，或者考虑空间自相关如何影响回归结果。 多元统计分析： 当我们需要同时分析多个变量时，多元统计分析方法就派上用场。 主成分分析（PCA）： 将多个相关变量降维成少数几个不相关的变量（主成分），用于简化数据、发现潜在的模式。例如，分析多种地质元素的含量，找出影响岩石分类的关键因素。 因子分析： 识别隐藏在观测变量背后的潜在因子。例如，分析多种水质指标，找出影响水体健康的主要驱动因素。 聚类分析： 将相似的对象（例如，不同的地理区域、不同的物种样本）分组，发现数据中的自然分组。例如，根据环境因子将不同的地理区域划分为不同的生态区，或者根据基因序列将不同的微生物菌株进行分类。 非参数统计： 当数据不满足参数统计方法的某些假设（例如，正态性）时，非参数统计方法提供了强大的替代方案。我们将介绍一些常用的非参数检验，例如，Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等，以及它们在数据分布未知情况下的应用。 第四部分：统计软件的应用与实践 理论的掌握固然重要，但更重要的是能够将这些理论付诸实践。本书将整合当前主流的统计软件，如R、Python（配合SciPy、NumPy、Pandas、Statsmodels等库），以及ArcGIS等地理信息系统软件中的统计分析模块。我们将提供清晰的代码示例和操作指南，帮助研究者们： 数据导入与预处理： 如何将不同来源的数据导入软件，进行清洗、转换、缺失值处理等。 描述性统计与可视化： 如何使用软件生成各种统计图表，直观地展示数据特征。 执行各种统计检验与回归分析： 如何编写代码完成假设检验、ANOVA、回归分析等。 实现时间序列与空间统计分析： 如何利用专业库进行更复杂的数据分析。 解读输出结果： 如何理解软件输出的各种统计量和p值，并将其转化为科学的解释。 结论 本书旨在赋予地球与环境科学研究者强大的统计分析能力，使他们能够更自信、更准确地驾驭复杂的数据，发现科学的奥秘，并为解决紧迫的环境挑战提供坚实的数据支持。通过理论讲解与实践操作相结合，我们相信本书将成为您在探索地球与环境科学前沿的道路上不可或缺的助手。掌握本书所介绍的统计学知识与技能，将助您在科研的道路上事半功倍，取得丰硕的成果。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常沉稳大气，那种深邃的蓝色调一下子就抓住了我的眼球，让人感觉内容一定非常扎实。我一开始对这类带有“统计”字样的书本总是抱有一种敬畏感，生怕里面充斥着我看不懂的复杂公式和抽象理论。然而，当我翻开扉页，阅读前言时，那种感觉立刻烟消云散了。作者似乎深谙初学者的心理，用一种近乎娓娓道来的口吻，将统计学这门学科的魅力徐徐展开。他没有急于抛出复杂的概念，而是先从我们日常生活中能接触到的环境现象入手，比如河流流量的变化趋势、空气质量指数的波动，这些例子都极其贴近实际，让人立刻能感受到统计学在地球科学中的实际应用价值。阅读过程中，我发现这本书的排版也非常人性化，图表清晰，重点突出，即便是那些需要集中精神去理解的推导过程，也被巧妙地穿插在大量的实例分析之后，使得学习的路径显得循序渐进，而非一蹴而就的陡峭攀升。整体来说，这本书给我的第一印象是：这是一本既有学术深度，又兼顾可读性的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其对案例研究的精挑细选和细致入微的剖析。它涵盖了从基础的描述性统计到高级的空间自相关分析等多个层面，每一个主题的引入都紧密围绕着真实的科学问题展开。我注意到，在涉及气候变化数据分析的部分，作者不仅仅展示了如何运行特定的回归模型，更重要的是，他花了笔墨去讨论了数据预处理的重要性，比如异常值剔除的标准、时间序列数据的平稳性检验等，这些在许多标准教材中常被一笔带过但实际操作中却至关重要的环节，在这本书里得到了充分的重视。通过对这些真实世界案例的深入挖掘，我不仅学会了应用哪种统计工具，更明白了在特定研究背景下，选择工具背后的科学考量和局限性。这使得这本书的实用价值远远超出了理论讲解的范畴，它更像是一本结合了方法论和实战经验的“工具箱指南”。

评分☆☆☆☆☆

从排版和装帧上看，这本书的设计透露出一种专业和严谨的气质。纸张的质感很好，印刷清晰锐利，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。但这不仅仅是物理层面的优秀，其内在的逻辑结构也体现了极高的组织性。全书的章节安排似乎是经过精心设计的，它遵循着从宏观到微观、从简单到复杂的学习路径。开篇部分奠定了坚实的概率论和描述统计基础，随后非常自然地过渡到推断统计，最后汇集到地球科学领域特有的高级主题，如地理信息系统（GIS）中的空间统计方法。我非常欣赏作者在章节衔接处的处理方式，常常在结束一个主题时，会预留一个“未来展望”的小节，简要说明这些知识点将如何服务于下一章节更复杂问题的解决，这种预见性让整个学习过程保持了高度的连贯性和内在驱动力，让人有强烈的欲望想要继续向下探索。这本书的编排方式，无疑体现了作者对教学艺术的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入行不久的野外考察人员，工作性质决定了我必须处理大量的原始数据，如何从一堆杂乱无章的数字中提取出有意义的信息，一直是我的痛点。过去我试过几本专门针对统计软件操作的指南，它们教我如何“点击”得出结果，但对于结果背后的统计学意义却解释得含糊不清，我总是感觉自己像个操作机器的“按钮人”，而不是真正理解数据的分析师。直到我接触到这本读物，它彻底改变了我的认知。这本书的叙事逻辑非常严谨，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更深入地探讨了“为什么这么做”。例如，在讨论假设检验时，它没有仅仅停留在P值的计算上，而是花了大量篇幅去解释零假设和备择假设背后的科学哲学思考，这对于我们处理那些充满不确定性的自然现象至关重要。我特别欣赏作者在每一个章节末尾设置的“深度思考”环节，这些问题往往能引导我跳出纯粹的计算层面，去反思我的数据采集过程和模型选择的合理性。这本书真正培养的是一种科学家的批判性思维，而不是一个数据处理员的机械技能。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个对数学公式有天然抗拒心理的人，尤其是在处理那些涉及到多元回归和时间序列分析的部分时，我常常感到大脑一片空白。但在阅读这本书的过程中，我体验到了一种“柳暗花明又一村”的惊喜感。作者在介绍复杂的统计模型时，惯用一种“类比构建法”，将高深的数学概念用地球科学中的具体场景进行具象化描述。比如，他解释多重共线性时，竟然拿两个互相影响的地理因子举例，让原本抽象的代数关系变得可视化。更让我印象深刻的是，这本书在解释软件输出结果时，从来不只是简单地贴上表格，而是会用非常直观的图示（比如残差图、交互作用图）来辅助解读，确保即便是对统计学公式不熟悉的读者，也能准确把握模型拟合的好坏以及参数的显著性。这种深入浅出的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让原本被视为畏途的进阶统计内容，也变得触手可及。我感觉作者就像一位耐心十足的向导，牵着我的手，一步一步走过了知识的迷雾。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆