Ecological Models and Data in R

出版者:Princeton University Press

作者:Benjamin M. Bolker

页数:408

出版时间:2008

价格:USD 55.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780691125220

具体描述

Ecological Models and Data in R is the first truly practical introduction to modern statistical methods for ecology. In step-by-step detail, the book teaches ecology graduate students and researchers everything they need to know in order to use maximum likelihood, information-theoretic, and Bayesian techniques to analyze their own data using the programming language R. Drawing on extensive experience teaching these techniques to graduate students in ecology, Benjamin Bolker shows how to choose among and construct statistical models for data, estimate their parameters and confidence limits, and interpret the results. The book also covers statistical frameworks, the philosophy of statistical modeling, and critical mathematical functions and probability distributions. It requires no programming background--only basic calculus and statistics.

Practical, beginner-friendly introduction to modern statistical techniques for ecology using the programming language R

Step-by-step instructions for fitting models to messy, real-world data

Balanced view of different statistical approaches

Wide coverage of techniques--from simple (distribution fitting) to complex (state-space modeling)

Techniques for data manipulation and graphical display

Companion Web site with data and R code for all examples

用户评价

这本书的包装设计真是令人眼前一亮，那种沉稳的深绿色调，搭配上简洁的字体排版，立刻就给人一种专业而又信赖的感觉。我原本以为内容会是那种枯燥的理论堆砌，毕竟“生态模型”这个词听起来就够硬核了，但翻开扉页后，那种对细节的打磨，以及作者们试图将复杂概念平易近近的努力，着实让我感到惊喜。特别是前言部分，作者坦诚地分享了他们编写这本书的初衷——填补理论与实际操作之间的鸿沟，这让我对接下来的学习充满了期待。我记得书中有几页专门讨论了数据可视化的重要性，用了一些非常直观的图表来展示，即便是对R语言不太熟悉的新手，也能立刻明白为什么数据处理不仅仅是跑个脚本那么简单，它需要一种叙事能力，一种将冰冷数字转化为生动故事的能力。整体而言，这本书的**物理呈现**和**初步印象**非常成功，它成功地塑造了一个既权威又平易近人的形象，让人愿意捧读。

这本书的**批判性视角**给我留下了极其深刻的印象。很多教材在介绍模型时，往往会过度强调其有效性，而忽略了其局限性。然而，这本书非常坦诚地指出了每种生态模型在假设条件、数据需求以及对结果解释可能产生的偏差。比如，在讨论特定类型的分布模型时，作者专门用了一段文字来反思“模型过度拟合”的风险，并提供了具体的诊断指标和规避策略。这种诚实的态度，让我感到作者是在教我如何成为一个**负责任的科学家**，而不是仅仅一个能跑出结果的“代码执行者”。这种深度探讨，尤其是在模型的选择和假设检验环节，极大地提升了这本书的学术价值，使得它不仅仅是一本操作手册，更像是一部关于科学思维的指南。

如果非要说有什么地方可以让我感到一丝“不满足”的话，那可能是在**高级主题的广度**上。虽然书在深度上无可挑剔，但由于篇幅的限制，对于一些新兴的热点领域，比如机器学习在生态预测中的应用（例如深度学习在遥感数据处理中的应用），介绍得相对简略。我理解作者的侧重点在于打牢传统统计建模的基础，但对于那些希望快速跟进前沿研究方向的读者来说，可能需要额外补充资料。不过，话又说回来，这本书的优点也恰恰在于它的聚焦，它没有试图包罗万象，而是将有限的篇幅集中在了最核心、最基础、最通用的生态模型上，这确保了读者能够真正掌握那些在未来十年内都将是研究基石的工具。总的来说，这是一部为严肃学习者准备的、经得起时间考验的经典之作。

这本书的结构安排简直就是为自学者量身定制的，逻辑链条紧密得让人拍案叫绝。它不像某些教材那样，上来就抛出一大堆晦涩的数学公式，而是采用了“问题驱动”的学习路径。每一个章节的开端，都会先设定一个真实的生态学难题，比如种群动态预测或者物种分布建模，然后才引出解决这个问题的必要工具和方法论。这种方式极大地激发了我的学习动力，因为我总能清晰地看到我正在学习的每一个R函数和统计检验的实际用途。其中关于时间序列分析的那几章，处理得尤为出色，它没有停留在理论层面，而是直接引入了多个经典案例数据集，并指导读者如何一步步地构建、拟合、诊断模型，最后进行有效的预测。这种手把手的指导，让那些原本只存在于教科书上的复杂算法，变得触手可及，感觉就像是跟着一位经验丰富的导师在做项目，而不是在啃一本冷冰冰的书籍。

我必须强调一下这本书在R语言代码实现上的**严谨性与前沿性**。很多市面上的生态学书籍，要么是代码过时，要么是只介绍基础功能，而这本书显然投入了巨大的精力来保证其代码库的现代性。它不仅仅停留在基础的`lm()`或`glm()`，而是深入到了贝叶斯层次建模（BHM）以及空间自相关模型的实际应用。更让我受益匪浅的是，作者在代码块旁边设置了非常详尽的“注释墙”，这些注释不仅解释了代码的作用，更重要的是解释了**为什么**要选择这个特定的函数或参数，这才是真正体现作者功力的部分。这促使我不仅仅是复制粘贴代码，而是开始思考背后的统计假设和模型选择的权衡。读完这部分内容后，我感觉自己对R的掌握从“会用”提升到了“理解原理”的层次，这对于任何严肃的生态学研究者来说，都是质的飞跃。

有作者07年的版本，真是好书，很细致

有作者07年的版本，真是好书，很细致

看这本书同时学的统计基础 很多都很受用...相信以后用得更多理解会更深...

看这本书同时学的统计基础 很多都很受用...相信以后用得更多理解会更深...

看这本书同时学的统计基础 很多都很受用...相信以后用得更多理解会更深...