数量生态学--R语言的应用(第2版)/中国科学院大学研究生教学辅导书系列/数据分析与模拟

近年来，随着新的数据分析方法在生态学和环境 科学研究中的迅速发展和大数据时代的来临，R语言统 计软件以其灵活、开放、易于掌握、免费等诸多优 点，在生态科学和环境科学研究领域迅速传播并赢得 广大研究者的青睐。数量生态学方法是现代生态学研 究的重要工具，本书是连接数量生态学方法和R语言的 桥梁。本书首先介绍探索性数据分析和关联矩阵的构 建，然后介绍数量生态学三类主要方法：聚类分析、 排序（非约束排序和典范排序）、空间分析，最后一 部分介绍多样性计算及beta多样性组分分解、功能多 样性和谱系多样性等当代群落生态学热点领域的一些 分析方法。本书的重点不是介绍数量方法的理论基础 和数学公式，而是在简要介绍分析方法原理的基础 上，利用案例数据，手把手地教大家如何在R中实现数 量分析。本书可作为生态学、环境科学及其他相关专 业（例如海洋学、分子生态学、农学和土壤科学）本 科生和研究生的教学参考书，也可作为相关领域科研 人员的自学参考书。

第1章 绪论 1.1 为什么需要数量生态学？ 1.2 为什么用R？ 1.3 本书的读者群和结构 1.4 如何使用本书 1.5 数据集 1.5.1 Doubs鱼类数据集 1.5.2 甲螨数据集 1.6 关于R帮助资源的提醒 1.7 现在是时候了 第2章 探索性数据分析 2.1 目标 2.2 数据探索 2.2.1 数据提取 2.2.2 物种数据：第一次接触 2.2.3 物种数据：进一步分析 2.2.4 生态数据转化 2.2.5 环境数据 2.3 小结 第3章 关联测度与矩阵 3.1 目标 3.2 关联测度的主要类别（简短概述） 3.2.1 Q模式和R模式 3.2.2 Q模式下对称或非对称的系数：双零问题 3.2.3 定性或定量数据的关联测度 3.2.4 概括 3.3 Q模式：计算对象之间的相异矩阵 3.3.1 Q模式：定量的物种数据 3.3.2 Q模式：二元（有-无）物种数据 3.3.3 Q模式：定量数据（除物种多度数据外的数据） 3.3.4 Q模式：二元数据（除物种有-无数据外的数据） 3.3.5 Q模式：混合类型、包括分类（定性多级）变量 3.4 R模式：计算变量之间的依赖矩阵 3.4.1 R模式：物种多度数据 3.4.2 R模式：物种有一无数据 3.4.3 R模式：定量和序数数据（除物种多度外的数据） 3.4.4 R模式：二元数据（除物种多度外的数据） 3.5 物种数据的预转化 3.6 小结 第4章 聚类分析 4.1 目标 4.2 聚类概述 4.3 基于连接的层次聚类 4.3.1 单连接聚合聚类 4.3.2 完全连接聚合聚类 4.4 平均聚合聚类 4.5 Ward最小方差聚类 4.6 灵活聚类 4.7 解读和比较层次聚类结果 4.7.1 引言