Statistics for Environmental Science and Management pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Manly, Bryan F. J.

出品人:

頁數:336

译者:

出版時間:

價格:610.00 元

裝幀:

isbn號碼:9781584880295

叢書系列:

圖書標籤:

• Statistics
• Environmental Science
• Management
• Ecology
• Data Analysis
• Modeling
• Biostatistics
• Natural Resources
• Applied Statistics
• Quantitative Methods

好的，以下是一本名為《環境科學與管理統計學》的圖書的詳細簡介，該簡介不包含該書的任何內容，完全是基於對“環境科學與管理”領域中可能需要的統計學知識的推測和構建，旨在描述一本“應該”涵蓋的深度和廣度，而避開對您所提及特定書籍內容的引用或模仿。 --- 《麵嚮復雜係統的生態統計建模與決策支持》 圖書定位： 本書旨在為環境科學、生態學、資源管理以及可持續發展領域的專業人士、高級本科生和研究生提供一個堅實的統計學基礎，重點在於如何將復雜的、非綫性的環境數據轉化為可操作的科學洞察和穩健的管理決策。它超越瞭基礎的描述性統計和假設檢驗，深入探討瞭當代環境研究中最前沿、最具挑戰性的數據分析技術。 核心理念： 環境係統本質上是開放的、異質的、受多種因素耦閤影響的。因此，傳統的、簡化的統計方法往往難以捕捉其真實動態。本書強調“模型選擇的藝術”與“數據驅動的生態洞察”相結閤，緻力於教會讀者如何針對特定的環境問題（如汙染溯源、物種分布預測、氣候變化影響評估）構建恰當的、具有解釋力的統計模型，並批判性地評估模型的局限性。 --- 第一部分：環境數據基礎與預處理的藝術 (The Craft of Environmental Data Curation) 環境數據的采集、清洗和組織是所有高級分析的前提。本部分著重於環境研究的特殊性，例如空間自相關、時間序列依賴性、缺失值處理和異常值識彆。 第一章：環境數據的異質性與復雜性 探討環境數據（包括傳感器數據、遙感影像、實地采樣數據）的內在結構特徵，如尺度效應、采樣偏差和測量誤差的量化。強調隨機誤差與係統誤差的區分在環境監測中的重要性。 第二章：空間與時間數據的預處理技術 深入介紹地理信息係統（GIS）與統計學的交叉點。重點講解空間插值方法（如剋裏金法Kriging的變體）、時間序列分解（趨勢、季節性、周期性）在環境數據中的應用。討論如何處理高頻環境數據的“大數據”挑戰。 第三章：數據轉換、可視化與探索性分析 (EDA) 不僅僅是繪製直方圖，而是關注環境關係的可視化。介紹非參數密度估計、高維數據降維（如主成分分析PCA在環境負荷分析中的應用），以及用於識彆潛在交互作用的交互式可視化工具。 --- 第二部分：經典推斷與模型選擇的嚴謹性 (Rigorous Inference and Model Selection) 本部分構建瞭環境統計推斷的基石，但聚焦於如何將這些方法應用於非正態分布、高方差的生態數據。 第四章：穩健的假設檢驗與非參數方法 當環境數據不滿足正態性或方差齊性假設時，傳統的t檢驗和ANOVA可能失效。本章詳細闡述瞭基於重采樣的檢驗方法（如置換檢驗Permutation Tests）和非參數檢驗（如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗）在環境基綫評估中的應用。 第五章：廣義綫性模型 (GLM) 的深化應用 超越基礎的綫性迴歸，本書詳細講解瞭泊鬆迴歸（用於計數數據，如物種齣現頻率）、負二項迴歸（用於過度分散的計數數據）以及邏輯斯迴歸（用於二元環境結果，如物種入侵性）。重點討論模型診斷和殘差分析的生態學意義。 第六章：混閤效應模型 (Mixed-Effects Models) 與分層結構 環境數據往往具有嵌套結構（如不同河流流域下的測量點、不同年份的重復測量）。本章專注於構建分層綫性模型（HLM）或混閤效應模型，以正確處理隨機效應，分離空間或時間依賴性對估計的影響，從而獲得更準確的參數估計。 --- 第三部分：麵嚮復雜係統的預測性建模與因果推斷 (Predictive Modeling and Causal Inference) 這是本書的進階核心，處理環境係統中不可避免的非綫性和交互作用，以及從相關性走嚮因果性的挑戰。 第七章：機器學習在環境預測中的整閤 介紹如何將前沿的機器學習算法應用於環境預測，而非僅僅是“黑箱”操作。詳細講解廣義加性模型 (GAM) 以靈活擬閤非綫性響應；隨機森林 (Random Forest) 和 梯度提升模型 (GBM) 在物種分布模型（SDM）和生態健康指數構建中的性能比較和模型可解釋性增強技術。 第八章：貝葉斯統計與層次化建模 貝葉斯方法在處理不確定性、整閤先驗知識和建立復雜層次結構方麵具有獨特優勢。本章重點介紹貝葉斯模型構建、馬爾可夫鏈濛特卡洛 (MCMC) 算法的實際應用，尤其是在資源限製和不確定性量化高的管理決策場景中。 第九章：時空統計與過程建模 針對氣候變化和汙染擴散等動態過程，本章探討馬爾可夫隨機場（MRF）在空間依賴性建模中的應用。介紹動態迴歸模型，用於評估環境乾預措施（如新的保護區設立）的滯後效應和長期影響。 第十章：因果推斷方法論在環境評估中的應用 在環境管理中，我們經常需要迴答“如果A發生，B會如何變化？”的問題，而不是僅僅觀察A和B同時發生。本章介紹傾嚮性得分匹配 (Propensity Score Matching, PSM) 和斷點迴歸設計 (Regression Discontinuity Design, RDD) 等準實驗方法，以在非隨機分配的乾預數據中更可靠地估計處理效應（如環境政策的實際效果）。 --- 第四部分：量化風險與支持決策 (Quantifying Uncertainty and Supporting Decisions) 統計學的最終目標是服務於決策。本部分將焦點從模型擬閤轉嚮結果的解釋、風險的量化和管理建議的製定。 第十一章：風險分析與極限值統計 環境極端事件（如百年一遇的洪水、極高濃度的汙染物排放）對基礎設施和生態係統至關重要。本章介紹極值理論 (Extreme Value Theory, EVT)，如何利用其建立可靠的重現期分析和設計水平的確定。 第十二章：模型校驗、交叉驗證與信息準則 強調模型的泛化能力。深入探討各種交叉驗證策略（空間塊狀交叉驗證、時間序列滾動驗證）以及赤池信息準則 (AIC)、貝葉斯信息準則 (BIC) 在不同模型族中的正確應用與解釋，避免過度擬閤。 第十三章：統計報告的倫理與有效溝通 統計結果必須以清晰、無誤導性的方式傳達給政策製定者和公眾。本章指導讀者如何報告置信區間、效應量大小，並明確指齣模型的假設前提和局限性，確保科學發現轉化為負責任的管理行動。 --- 總結： 《麵嚮復雜係統的生態統計建模與決策支持》不僅僅是一本工具書，它是一本關於如何“像科學傢一樣思考”環境數據的思維指南。它要求讀者不僅要掌握算法，更要理解驅動環境係統的底層生態學、化學或物理機製，並將這些機製融入到統計模型的框架中，從而實現真正科學、穩健的環境管理與保護。本書的讀者將能夠自信地處理現實世界中最為棘手和多變的生態統計難題。

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這本書給我的另一個深刻印象是它似乎強調統計學在解決實際環境問題中的應用價值。我非常期待書中能夠展現統計學如何成為環境科學傢和管理者們不可或缺的工具。我推測，書中會涉及許多實際案例研究，這些案例可能涵蓋從生態係統健康評估到自然資源可持續管理，再到環境影響評價等多個領域。例如，作者或許會介紹如何利用迴歸分析來探究氣候變化與某種農作物産量之間的關係，或者如何運用時間序列分析來預測水體富營養化的發展趨勢。更讓我感到興奮的是，書中可能還會探討一些高級統計方法，比如空間統計學在環境監測中的應用，或者多元統計技術在識彆環境汙染源方麵的作用。我希望通過學習這些內容，能夠真正理解統計學如何幫助我們做齣更明智的環境決策，並製定更有效的保護策略。

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這本書的敘述風格給我留下瞭一種嚴謹而不失活潑的印象。我猜想，作者在寫作時，力求做到既科學準確，又易於理解。他們或許會通過生動的語言和形象的比喻，來解釋一些抽象的統計學概念，讓讀者能夠更容易地掌握。例如，在介紹概率分布時，也許會用拋硬幣或者擲骰子的例子來類比，然後逐步過渡到更復雜的泊鬆分布或正態分布。我尤其期待書中能有足夠的圖錶和插圖來輔助說明，比如各種統計圖（直方圖、散點圖、箱綫圖等）的繪製和解讀，以及模型擬閤效果的圖形展示。這些視覺化的元素，無疑能夠極大地提升閱讀體驗，並幫助我更直觀地理解統計分析的結果。

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這本書的潛在價值在於它能夠連接理論與實踐的橋梁。我期待這本書不僅是關於統計學知識的傳授，更是一種解決問題的思維方式的培養。我推測，書中會鼓勵讀者積極思考，如何將學到的統計方法應用於自己感興趣的環境問題，甚至鼓勵他們進行批判性思維，評估不同統計方法的優劣和局限性。例如，在討論某個統計模型時，作者或許會提醒讀者注意模型的假設條件，以及在數據不滿足這些條件時可能産生的偏差。我也希望書中能提供一些實際的練習題或者案例分析，讓我在掌握理論知識的同時，也能動手實踐，通過解決實際問題來加深理解。這種注重培養實踐能力和批判性思維的教學方式，對於我未來的學習和職業發展都將非常有價值。

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我一直對如何量化和理解我們周圍不斷變化的環境充滿好奇，但要找到一本既能深入講解統計學概念，又能將之巧妙應用於環境科學和管理領域的書籍，實屬不易。最近我接觸到瞭一本名為《Statistics for Environmental Science and Management》的書，雖然我還沒有來得及深入閱讀其核心內容，但僅從其引人入勝的敘述方式和精心設計的章節安排來看，我就對其充滿瞭期待。 這本書給我的第一印象是它對統計學基本原理的梳理和呈現非常清晰。我尤其欣賞它似乎有意避開瞭那些過於抽象和理論化的數學推導，而是更側重於介紹統計方法背後的邏輯和直觀理解。這一點對於我這樣的非數學專業背景的學習者來說至關重要。我猜想，在書中，作者會從最基礎的數據描述性統計開始，循序漸進地引導讀者理解均值、方差、標準差等基本概念，並解釋這些指標在描述環境數據時所扮演的角色。例如，也許書中會通過實際案例，展示如何利用這些統計量來描述某一地區空氣汙染物的濃度分布，或者河流中特定物種的種群密度變化。這種由淺入深的講解方式，應該能有效地幫助我建立起紮實的統計學基礎，為後續更復雜的分析打下堅實的基礎。

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在翻閱這本書的目錄和前言時，我被它結構化的編排深深吸引。它似乎為讀者提供瞭一條清晰的學習路徑，從基礎統計概念的引入，到具體應用領域的深入探討。我推測，書中可能會安排一些專門的章節來討論不同類型的數據分析方法，比如假設檢驗、方差分析、卡方檢驗等等，並會詳細解釋這些方法在環境科學研究中的適用場景和操作步驟。我特彆期待書中關於實驗設計的部分，因為在很多環境研究中，精心設計的實驗是獲取可靠數據的關鍵。作者或許會闡述如何構建有效的抽樣方案，如何控製實驗變量，以及如何避免潛在的偏見。理解這些實驗設計的原則，對於我今後開展任何形式的環境數據收集和分析都將大有裨益。

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