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第1章 緒論

1.1 為什么需要數(shù)量生態(tài)學(xué)?

1.2 為什么用R?

1.3 本書的讀者群和結(jié)構(gòu)

1.4 如何使用本書

1.5 數(shù)據(jù)集

1.5.1 Doubs魚類數(shù)據(jù)集 顯示全部信息第1章 緒論

1.1 為什么需要數(shù)量生態(tài)學(xué)?

1.2 為什么用R?

1.3 本書的讀者群和結(jié)構(gòu)

1.4 如何使用本書

1.5 數(shù)據(jù)集

1.5.1 Doubs魚類數(shù)據(jù)集

1.5.2 甲螨數(shù)據(jù)集

1.6 關(guān)于R幫助資源的提醒

1.7 現(xiàn)在是時候了

第2章 探索性數(shù)據(jù)分析

2.1 目標(biāo)

2.2 數(shù)據(jù)探索

2.2.1 數(shù)據(jù)提取

2.2.2 物種數(shù)據(jù)：及時次接觸

2.2.3 物種數(shù)據(jù)：進(jìn)一步分析

2.2.4 物種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化

2.2.5 環(huán)境數(shù)據(jù)

2.3 小結(jié)

第3章 關(guān)聯(lián)測度與矩陣

3.1 目標(biāo)

3.2 關(guān)聯(lián)測度的主要類別(簡短概述)

3.2.1 Q模式和R模式

3.2.2 Q模式下對稱或非對稱的系數(shù)：雙零問題

3.2.3 定性或定量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)測度

3.2.4 概括

3.3 Q模式：計算對象之間的距離矩陣

3.3.1 Q模式：定量的物種數(shù)據(jù)

3.3.2 Q模式：二元(有一無)物種數(shù)據(jù)

3.3.3 Q模式：定量數(shù)據(jù)(除物種多度數(shù)據(jù)外的數(shù)據(jù))

3.3.4 Q模式：二元數(shù)據(jù)(除物種有一無數(shù)據(jù)外的數(shù)據(jù))

3.3.5 Q模式：混合類型、包括分類(定性多級)變量

3.4 R模式：計算變量之間的依賴矩陣

3.4.1 R模式：物種多度數(shù)據(jù)

3.4.2 R模式：物種有一無數(shù)據(jù)

3.4.3 R模式：定量和序數(shù)數(shù)據(jù)(除物種多度外的數(shù)據(jù))

3.4.4 R模式：二元數(shù)據(jù)(除物種多度外的數(shù)據(jù))

3.5 物種數(shù)據(jù)的預(yù)轉(zhuǎn)化

3.6 小結(jié)

第4章 聚類分析

4.1 目標(biāo)

4.2 聚類概述

4.3 基于連接的層次聚類

4.3.1 單連接聚合聚類

4.3.2 連接聚合聚類

4.4 平均聚合聚類

4.5 ward最小方差聚類

4.6 靈活聚類

4.7 解讀和比較層次聚類結(jié)果

4.7.1 引言

4.7.2 同表型相關(guān)

4.7.3 尋找可解讀的聚類簇

4.8 非層次聚類

4.8.1 A一均值劃分

4.8.2 圍繞中心點劃分(PAM)

4.9 用環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行比較

4.9.1 用外部數(shù)據(jù)進(jìn)行類型比較(方差分析途徑)

4.9.2 雙類型比較(列聯(lián)表分析)

4.10 物種集合

4.10.1 組內(nèi)數(shù)據(jù)簡單統(tǒng)計

4.10.2 KendaU共性系數(shù)(w)

4.10.3 基于有一無數(shù)據(jù)的物種集合

4.10.4 IndVal：物種指示值

4.11 多元回歸樹：約束聚類

4.11.1 引言

4.11.2 計算(原理)

4.11.3 使用mvpart和MVPARTwrap程序包運行MRT

4.11.4 組合MRT和[ndVal

4.11.5 作為時序型(ChronologiCal)聚類方法的MRT

4.12 另類途徑：模糊聚類

4.12.1 使用Cluster程序包內(nèi)fanny()函數(shù)進(jìn)行C一均值模糊聚類

4.13 小結(jié)

第5章 非約束排序

5.1 目標(biāo)

5.2 排序概述

5.2.1 多維空間

5.2.2 降維空間內(nèi)的排序

5.3 主成分分析(PCA)

5.3.1 概述

5.3.2 使用rda()函數(shù)對Doubs環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA分析

5.3.3 轉(zhuǎn)化后的物種數(shù)據(jù)PCA分析

5.3.4 PCA應(yīng)用領(lǐng)域

5.3.5 使用PCA()函數(shù)進(jìn)行PCA分析

5.4 對應(yīng)分析(CA)

5.4.1 引言

5.4.2 使用vegan包里的CCa()函數(shù)進(jìn)行CA分析

5.4.3 使用CA()函數(shù)進(jìn)行對應(yīng)分析

5.4.4 弓形效應(yīng)和去趨勢對應(yīng)分析(DCA)

5.4.5 多重對應(yīng)分析(MCA)

5.5 主坐標(biāo)分析(pcoa)

5.5.1 引言

5.5.2 利用CmdsCale包和vegan包對Doubs數(shù)據(jù)進(jìn)行PC0A分析

5.5.3 使用pcoa()函數(shù)對Doubs數(shù)據(jù)進(jìn)行pcoa分析

5.6 非度量多維尺度分析(NMDS)

5.6.1 引言

5.6.2 魚類數(shù)據(jù)NMDS分析

5.7 手寫排序函數(shù)

第6章 典范排序

6.1 目標(biāo)

6.2 典范排序概述

6.3 冗余分析(RDA)

6.3.1 引言

6.3.2 Doubs數(shù)據(jù)集R：DA分析

6.3.3 手寫RDA函數(shù)

6.4 典范對應(yīng)分析(CCA)

6.4.1 引言

6.4.2 Doubs數(shù)據(jù)集CCA分析

6.5 線性判別式分析(LDA)

6.5.1 引言

6.5.2 使用lda()函數(shù)進(jìn)行判別式分析

6.6 其他非對稱分析

6.7 兩個(或多個)數(shù)據(jù)集的對稱分析

6.8 典范相關(guān)分析(CCorA)

6.8.1 引言

6.8.2 使用CCorA函數(shù)進(jìn)行典范相關(guān)分析

6.9 協(xié)慣量分析(CoIA)

6.9.1 引言

6.9.2 使用ade4包進(jìn)行協(xié)慣量分析

6.10 多元因子分析(MFA)

6.10.1 引言

6.10.2 使用FaCtoMineR進(jìn)行多元因子分析

6.11 小結(jié)

第7章 生態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)空間分析

7.1 目標(biāo)

7.2 空間結(jié)構(gòu)和空間分析：簡短概述

7.2.1 引言

7.2.2 誘導(dǎo)性空間依賴和空間自相關(guān)

7.2.3 空間尺度

7.2.4 空間異質(zhì)性

7.2.5 空間相關(guān)或自相關(guān)函數(shù)和空間相關(guān)圖

7.2.6 空間相關(guān)檢驗的條件

7.2.7 模擬空間結(jié)構(gòu)

7.3 多元趨勢面分析

7.3.1 引言

7.3.2 練習(xí)趨勢面分析

7.4 基于特征根的空間變量和空間建模

7.4.1 引言

7.4.2 基于距離的經(jīng)典MEM(之前被稱為PCNM)

7.4.3 更廣泛的MEM：除地理距離外的權(quán)重

7.4.4 應(yīng)該使用正空間相關(guān)還是負(fù)空間相關(guān)?

7.4.5 具有方向性的非對稱特征向量圖(AEM)

7.5 另外一種了解空間結(jié)構(gòu)的途徑：多尺度排序

7.5.1 原理

7.5.2 甲螨數(shù)據(jù)多尺度排序：探索性方法

7.5.3 去趨勢甲螨物種和環(huán)境數(shù)據(jù)多尺度排序

7.6 小結(jié)

參考文獻(xiàn)

索引