在强调统计思维的归纳性本质基础上，本书把应用统计学跟环境与生态领域关联到一起。本书遵循解决统计建模问题的一般方法。内容覆盖了模型界定、参数估值和模型评估。作者用了很多实例来阐述统计学模型以及如何用R语言来实现模型。
本书首先为开展简单的数据分析任务提供了基础知识。例如探索性数据分析和线性回归模型拟合。接下来重点介绍了统计建模，包括线性和非线性模型、分类和回归树以及广义线性模型。书中还讨论了用于模型检验的模拟，为开发出的模型提供评估工具，同时探讨了多层回归模型这类会对环境和生态学数据分析产生广泛影响的模型。
本书重点针对的是环境和生态学问题的统计建模和数据分析。通过引导读者理解解决科学问题和开发统计模型的过程，轻松地从科学假设过渡到统计模型。
表清单
图清单
第1部分 基本概念
第1章 引言
1.1 美国佛罗里达Everglades湿地案例
1.2 统计学问题
1.3 参考文献说明
第2章R 语言
2.1 什么是R语言?
2.2 开始使用R语言
2.2.1 R提示符与赋值
2.2.2 数据类型
2.2.3 R的函数
2.3 R Commander
第3章 统计假设
表清单
图清单
第1部分 基本概念
第1章 引言
1.1 美国佛罗里达Everglades湿地案例
1.2 统计学问题
1.3 参考文献说明
第2章R 语言
2.1 什么是R语言?
2.2 开始使用R语言
2.2.1 R提示符与赋值
2.2.2 数据类型
2.2.3 R的函数
2.3 R Commander
第3章 统计假设
3.1 正态性假设
3.2 独立性假设
3.3 等方差假设
3.4 探索性数据分析
3.4.1 展示分布的图形
3.4.2 比较分布的图形
3.4.3 识别变量间依存关系的图形
3.5 从图形到统计学思维
3.6 参考文献说明
第4章 统计推断
4.1 总体均值和置信区间的估计
4.1.1 估计标准误的自举法
4.2 假设检验
4.2.1 t检验
……
第2部分 统计建模
第3部分 高级统计建模
参考文献
索引
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