R语言 生态环境领域应用

R语言作为新兴的统计软件，以开源、自由、免费等特点风靡全球。生态环境领域研究内容广泛，数据常多样而复杂。利用R语言进行多元统计分析，从复杂的现象中发现规律、探索机制正是R的优势。为此，本学习以鱼类、昆虫、水文、地形等多样化的生态环境数据为例，在R语言的基本操作介绍基础上，利用vegan、ade4、adespatial、stats、cluster、dendextend等多个程序包分析数据的分布、相关性、回归、聚类、排序、空间结构和群落多样性等内容，解读其结果及生态学意义，并将数据分析和作图展现集成于一体，引导读者能够系统运用R语言在生态环境领域进行多方位分析与探索。

【特色】：
1、原理深入浅出的讲解； 
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码； 
3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ； 
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析； 
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑。

/// R 语 言 在 生 态 环 境 领 域 中 的 应 用

专题一 R语言基本操作及语法
1、R的获取和安装
2、R的数据类型
3、R的函数
4、R包的载入及使用

专题二 探索性数据分析
案例一：27个物种的多度分布及空间分布
案例二：不同鱼类30个样方的空间分布
案例三：水文、地形等环境数据地图
 

专题三 关联测度与矩阵
案例一：环境变量之间的相关性分析

案例二：不同物种之间的差异及距离矩阵
 

专题四 回归分析
1、用lm()拟合回归模型
2、一元及多元线性回归
3、多项式回归
4、回归诊断
5、选择最佳的回归模型

专题五 聚类分析
案例：30个样方之间的不同类型聚类及比较
（单连接、完全连接、平均聚合聚类(UPGMA)、Ward最小方差聚类等）
 

专题六 排序分析
1、主成分分析(PCA)
2、对应分析(CA)
3、主坐标分析(PCoA)
4、非度量多维尺度分析(NMDS) 

 

专题七 数据空间分析
1、空间结构和空间分析概述
2、多元趋势面分析
3、基于特征根的空间变量和空间建模
4、多尺度排序（MSO）
 

专题八 生物多样性分析
案例一：昆虫群落的稀疏度分析

案例二：鱼类群落的alpha、beta和gamma多样性
案例三：群落功能多样性、功能组成和谱系多样性

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