生態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)分析：方法、程序與軟件

前言
第一章  生態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)收集
  第一節(jié)  樣方設(shè)置
    一、主觀取樣
    二、客觀取樣
  第二節(jié)  樣方形狀、大小和數(shù)目
    一、樣方的形狀
    二、樣方的大小
    三、樣方的數(shù)目
  第三節(jié)  無樣地取樣法
第二章  群落數(shù)量和環(huán)境特征
  第一節(jié)  群落的數(shù)量特征
    一、多度
    二、密度
    三、蓋度
    四、頻度
    五、高度
    六、生物量和產(chǎn)量
    七、優(yōu)勢(shì)度和生態(tài)重要值
    八、生活型
    九、種一面積曲線和群落最小面積
  第二節(jié)  環(huán)境特征
    一、氣候數(shù)據(jù)
    二、地形數(shù)據(jù)
    三、土壤數(shù)據(jù)
    四、水體環(huán)境
    五、生物因子數(shù)據(jù)
第三章  數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
  第一節(jié)  數(shù)據(jù)的類型
    一、名稱數(shù)據(jù)
    二、順序性數(shù)據(jù)
    三、數(shù)量數(shù)據(jù)
    四、數(shù)據(jù)矩陣
  第二節(jié)  數(shù)據(jù)預(yù)處理
    一、數(shù)據(jù)簡縮
    二、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
    三、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
  第三節(jié)  QBASIC編程
第四章  回歸分析
  第一節(jié)  應(yīng)用Curvet：xpert進(jìn)行函數(shù)擬合
    一、CurveExpert軟件簡介
    二、操作步驟
  第二節(jié)  應(yīng)用SPSS進(jìn)行曲線擬合
  第三節(jié)  運(yùn)用Excel電子表格進(jìn)行變量關(guān)系擬合
  第四節(jié)  多元線性回歸
第五章  多樣性指數(shù)計(jì)算
  第一節(jié)  生物多樣性概述
  第二節(jié)  遺傳多樣性
    一、取樣方法
    二、遺傳多樣性標(biāo)記介紹
    三、分子數(shù)據(jù)分析方法
    四、應(yīng)用Popgen32計(jì)算群體遺傳多樣性和分化
  第三節(jié)  物種多樣性
    一、物種多樣性的概念
    二、a物種多樣性計(jì)算公式
    三、β物種多樣性計(jì)算公式
    四、物種多樣性的計(jì)算程序和軟件
第六章  種間關(guān)系分析
  第一節(jié)  相關(guān)分析
    一、連續(xù)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析
    二、二元數(shù)據(jù)的雙系列相關(guān)系數(shù)
  第二節(jié)  種間關(guān)聯(lián)
  第三節(jié)  種間相關(guān)
    一、Pearson相關(guān)系數(shù)
    二、Spearman秩相關(guān)系數(shù)
    三、應(yīng)用SPSS計(jì)算Pearson和Spearman秩相關(guān)系數(shù)
    四、應(yīng)用PAST計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù)和Spearman秩相關(guān)系數(shù)
    五、應(yīng)用QBASIC程序計(jì)算變量之間的相關(guān)性
第七章  生態(tài)位
  第一節(jié)  生態(tài)位概念
  第二節(jié)  生態(tài)位指數(shù)計(jì)算
    一、生態(tài)位寬度
    二、生態(tài)位重疊值
第八章  空間格局分析
  第一節(jié)  空間格局的概念
  第二節(jié)  分布格局類型的判定方法
    一、方差均值比
    二、X2檢驗(yàn)
    三、ψ檢驗(yàn)
    四、Morisita指數(shù)
    五、CA擴(kuò)散指數(shù)
    六、平均擁擠度
  第三節(jié)  格局分析方法
    一、單種格局規(guī)模分析
    二、種群分布格局的斑塊間隙、斑塊大小分析
第九章  群落數(shù)量分類方法
  第一節(jié)  分類的目的和意義
  第二節(jié)  相似系數(shù)和相異系數(shù)
    一、僅適合二元數(shù)據(jù)的相似關(guān)系
    二、適用于二元數(shù)據(jù)和數(shù)量數(shù)據(jù)的相似關(guān)系
  第三節(jié)  等級(jí)聚類方法
    一、等級(jí)聚類的一般步驟
    二、應(yīng)用PCORD軟件進(jìn)行聚類分析
    三、應(yīng)用PAST軟件進(jìn)行聚類分析
    四、應(yīng)用SPSS進(jìn)行聚類分析
  第四節(jié)  等級(jí)劃分法
    一、單元?jiǎng)澐址ǎ?br />     二、雙向指示種分析法
  第五節(jié)  非等級(jí)分類方法
    一、相似分類法
    二、相異分類法
    三、圖論聚類法
第十章  排序
  第一節(jié)  排序概述
  第二節(jié)  極點(diǎn)排序
    一、方法簡介
    二、應(yīng)用PCORD進(jìn)行極點(diǎn)排序
  第三節(jié)  主成分分析
    一、主成分分析概述
    二、主成分分析的原理
    三、計(jì)算步驟
    四、應(yīng)用SPSS 11．0進(jìn)行主成分分析
    五、應(yīng)用PAST 2．17進(jìn)行主成分分析
    六、應(yīng)用PCORD進(jìn)行主成分分析
  第四節(jié)  主坐標(biāo)排序
    一、方法介紹
    二、應(yīng)用PAST進(jìn)行主坐標(biāo)排序
  第五節(jié)  對(duì)應(yīng)分析和除趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析
    一、對(duì)應(yīng)分析
    二、除趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析
    三、應(yīng)用PAST進(jìn)行對(duì)應(yīng)分析和除趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析
    四、應(yīng)用PCORD進(jìn)行對(duì)應(yīng)分析和除趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析
  第六節(jié)  典范對(duì)應(yīng)分析和除趨勢(shì)典范對(duì)應(yīng)分析
    一、典范對(duì)應(yīng)分析
    二、除趨勢(shì)典范對(duì)應(yīng)分析
    三、應(yīng)用PAST進(jìn)行典范對(duì)應(yīng)分析
    四、應(yīng)用Canoco進(jìn)行典范對(duì)應(yīng)分析和除趨勢(shì)典范對(duì)應(yīng)分析
    五、應(yīng)用PCORD進(jìn)行典范對(duì)應(yīng)分析和除趨勢(shì)典范對(duì)應(yīng)分析
  第七節(jié)  無度量多維標(biāo)定排序
    一、方法
    二、應(yīng)用PAST和PCORD進(jìn)行無度量多維標(biāo)定排序
第十一章  生理生態(tài)學(xué)中數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析
  第一節(jié)  單因素方差分析
  第二節(jié)  雙因素方差分析
  第三節(jié)  獨(dú)立樣本￡檢驗(yàn)和成對(duì)樣本￡檢驗(yàn)
    一、獨(dú)立樣本￡檢驗(yàn)
    二、成對(duì)樣本￡檢驗(yàn)
  第四節(jié)  重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)的方差分析
  第五節(jié)  實(shí)驗(yàn)結(jié)果的圖表形式
    一、三線表
    二、應(yīng)用Excel作圖的技巧
第十二章  應(yīng)用R語言進(jìn)行生態(tài)數(shù)據(jù)分析
  第一節(jié)  R語言簡介
    一、R語言的下載和安裝
    二、R程序的一般運(yùn)行方法
    三、R語言中的基本語句
    四、R語言中重要的生態(tài)與環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)程序包
  第二節(jié)  數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程序
  第三節(jié)  二元數(shù)據(jù)的相似系數(shù)矩陣程序
  第四節(jié)  圖解相關(guān)系數(shù)矩陣的程序
    一、程序
    二、運(yùn)算結(jié)果
  第五節(jié)  用R語言計(jì)算物種多樣性指數(shù)
    一、a多樣性的計(jì)算
    二、β多樣性計(jì)算程序
  第六節(jié)  應(yīng)用R語言進(jìn)行數(shù)量分類
    一、建立相異系數(shù)矩陣的程序
    二、構(gòu)建聚類樹的程序
    三、圓形聚類樹狀圖的方法
    四、聚類和熱圖的構(gòu)建方法
    五、最小生成樹
  第七節(jié)  應(yīng)用R語言進(jìn)行多元回歸樹構(gòu)建
  第八節(jié)  C一均值模糊聚類分析
  第九節(jié)  應(yīng)用R語言進(jìn)行生態(tài)位分析
  第十節(jié)  應(yīng)用R語言進(jìn)行排序分析
    一、排序程序
    二、組合聚類和排序的方法
    三、典范對(duì)應(yīng)分析、對(duì)應(yīng)分析、除趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析和約束排序分析程序
    四、非度量多維標(biāo)定
    五、偏約束排序分析
  第十一節(jié)  R語言在構(gòu)建決策樹模型中的應(yīng)用
  第十二節(jié)  應(yīng)用R語言繪制圖形的方法介紹
    一、基本作圖語句
    二、用R語言生成熱圖
    三、排序二維散點(diǎn)圖
    四、排序的三維散點(diǎn)圖
參考文獻(xiàn)
有關(guān)軟件的參考文獻(xiàn)