近年来，随着新的数据分析方法在生态学和环境科学研究中的迅速发展和大数据时代的来临，R语言统计软件以其灵活、开放、易于掌握、免费等诸多优点，在生态科学和环境科学研究领域迅速传播并赢得广大研究者的青睐。数量生态学方法是现代生态学研究的重要工具，本书是连接数量生态学方法和R语言的桥梁。(加)博卡德、(法)吉莱、(加)勒让德编著的《数量生态学--R语言的应用》首先介绍探索性数据分析和关联矩阵的构建，然后介绍数量生态学的三类主要方法：聚类分析、排序(非约束排序和典范排序) 和空间分析。本书的重点不是介绍数量方法的理论基础和数学公式，而是在简要介绍原理的基础上，利用案例数据，手把手地教大家如何在R中实现数量分析。《数量生态学--R语言的应用》可作为生态学、环境科学及其他相关领域(例如海洋学、分子生态学、农学和土壤科学)本科生和研究生的教材，也可作为相关专业科研人员的自学参考书。
(加)博卡德、(法)吉莱、(加)勒让德编著的《数量生态学--R语言的应用》的特色是在简要介绍分析方法原理的基础上，利用案例数据逐步展示如何在R中实现生态学数据数量分析的基本方法(数据描述性统计、关联测度计算)和高级方法(聚类分析、排序分析和空间分析)，与Numerical Ecology互为补充。
Daniel Borcard博士，加拿大蒙特利尔大学生物科学系高级研究员。长期从事数量生态学、群落生态学和生物统计学方面的科研和教学工作，曾获蒙特利尔大学教学奖。 Francois Gillet博士，法国弗朗什孔泰大学科学与技术学院教授。长期从事群落生态学、植被生态学、数量生态学和生态模型方面的科研和教学工作。 Pierre Legendre博士，加拿大蒙特利尔大学生物科学系教授，加拿大皇家学会会员。在群落生态学、数量生态学、统计生态学和系统发育中的数量方法等领域具有很高的造诣，是国际数量生态学界的，著有影响力极大的Numerical Ecology一书，200余篇。他也是生态学/环境科学领域lsI检索较高引用率的学者之一。
第1章 绪论
1.1 为什么需要数量生态学?
1.2 为什么用R?
1.3 本书的读者群和结构
1.4 如何使用本书
1.5 数据集
1.5.1 Doubs鱼类数据集 显示全部信息第1章 绪论
1.1 为什么需要数量生态学?
1.2 为什么用R?
1.3 本书的读者群和结构
1.4 如何使用本书
1.5 数据集
1.5.1 Doubs鱼类数据集
1.5.2 甲螨数据集
1.6 关于R帮助资源的提醒
1.7 现在是时候了
第2章 探索性数据分析
2.1 目标
2.2 数据探索
2.2.1 数据提取
2.2.2 物种数据：及时次接触
2.2.3 物种数据：进一步分析
2.2.4 物种数据转化
2.2.5 环境数据
2.3 小结
第3章 关联测度与矩阵
3.1 目标
3.2 关联测度的主要类别(简短概述)
3.2.1 Q模式和R模式
3.2.2 Q模式下对称或非对称的系数：双零问题
3.2.3 定性或定量数据的关联测度
3.2.4 概括
3.3 Q模式：计算对象之间的距离矩阵
3.3.1 Q模式：定量的物种数据
3.3.2 Q模式：二元(有一无)物种数据
3.3.3 Q模式：定量数据(除物种多度数据外的数据)
3.3.4 Q模式：二元数据(除物种有一无数据外的数据)
3.3.5 Q模式：混合类型、包括分类(定性多级)变量
3.4 R模式：计算变量之间的依赖矩阵
3.4.1 R模式：物种多度数据
3.4.2 R模式：物种有一无数据
3.4.3 R模式：定量和序数数据(除物种多度外的数据)
3.4.4 R模式：二元数据(除物种多度外的数据)
3.5 物种数据的预转化
3.6 小结
第4章 聚类分析
4.1 目标
4.2 聚类概述
4.3 基于连接的层次聚类
4.3.1 单连接聚合聚类
4.3.2 连接聚合聚类
4.4 平均聚合聚类
4.5 ward最小方差聚类
4.6 灵活聚类
4.7 解读和比较层次聚类结果
4.7.1 引言
4.7.2 同表型相关
4.7.3 寻找可解读的聚类簇
4.8 非层次聚类
4.8.1 A一均值划分
4.8.2 围绕中心点划分(PAM)
4.9 用环境数据进行比较
4.9.1 用外部数据进行类型比较(方差分析途径)
4.9.2 双类型比较(列联表分析)
4.10 物种集合
4.10.1 组内数据简单统计
4.10.2 KendaU共性系数(w)
4.10.3 基于有一无数据的物种集合
4.10.4 IndVal：物种指示值
4.11 多元回归树：约束聚类
4.11.1 引言
4.11.2 计算(原理)
4.11.3 使用mvpart和MVPARTwrap程序包运行MRT
4.11.4 组合MRT和[ndVal
4.11.5 作为时序型(ChronologiCal)聚类方法的MRT
4.12 另类途径：模糊聚类
4.12.1 使用Cluster程序包内fanny()函数进行C一均值模糊聚类
4.13 小结
第5章 非约束排序
5.1 目标
5.2 排序概述
5.2.1 多维空间
5.2.2 降维空间内的排序
5.3 主成分分析(PCA)
5.3.1 概述
5.3.2 使用rda()函数对Doubs环境数据进行PCA分析
5.3.3 转化后的物种数据PCA分析
5.3.4 PCA应用领域
5.3.5 使用PCA()函数进行PCA分析
5.4 对应分析(CA)
5.4.1 引言
5.4.2 使用vegan包里的CCa()函数进行CA分析
5.4.3 使用CA()函数进行对应分析
5.4.4 弓形效应和去趋势对应分析(DCA)
5.4.5 多重对应分析(MCA)
5.5 主坐标分析(pcoa)
5.5.1 引言
5.5.2 利用CmdsCale包和vegan包对Doubs数据进行PC0A分析
5.5.3 使用pcoa()函数对Doubs数据进行pcoa分析
5.6 非度量多维尺度分析(NMDS)
5.6.1 引言
5.6.2 鱼类数据NMDS分析
5.7 手写排序函数
第6章 典范排序
6.1 目标
6.2 典范排序概述
6.3 冗余分析(RDA)
6.3.1 引言
6.3.2 Doubs数据集R：DA分析
6.3.3 手写RDA函数
6.4 典范对应分析(CCA)
6.4.1 引言
6.4.2 Doubs数据集CCA分析
6.5 线性判别式分析(LDA)
6.5.1 引言
6.5.2 使用lda()函数进行判别式分析
6.6 其他非对称分析
6.7 两个(或多个)数据集的对称分析
6.8 典范相关分析(CCorA)
6.8.1 引言
6.8.2 使用CCorA函数进行典范相关分析
6.9 协惯量分析(CoIA)
6.9.1 引言
6.9.2 使用ade4包进行协惯量分析
6.10 多元因子分析(MFA)
6.10.1 引言
6.10.2 使用FaCtoMineR进行多元因子分析
6.11 小结
第7章 生态学数据空间分析
7.1 目标
7.2 空间结构和空间分析：简短概述
7.2.1 引言
7.2.2 诱导性空间依赖和空间自相关
7.2.3 空间尺度
7.2.4 空间异质性
7.2.5 空间相关或自相关函数和空间相关图
7.2.6 空间相关检验的条件
7.2.7 模拟空间结构
7.3 多元趋势面分析
7.3.1 引言
7.3.2 练习趋势面分析
7.4 基于特征根的空间变量和空间建模
7.4.1 引言
7.4.2 基于距离的经典MEM(之前被称为PCNM)
7.4.3 更广泛的MEM：除地理距离外的权重
7.4.4 应该使用正空间相关还是负空间相关?
7.4.5 具有方向性的非对称特征向量图(AEM)
7.5 另外一种了解空间结构的途径：多尺度排序
7.5.1 原理
7.5.2 甲螨数据多尺度排序：探索性方法
7.5.3 去趋势甲螨物种和环境数据多尺度排序
7.6 小结
参考文献
索引
好书！
很棒的书，实用性很强
很不错，专业且实用
很不错的书，讲的很清楚
还不错的。
不错，好评！
很好的书，值得一读
很好
不错
发来的纸和我买的纸品牌不一样！想想都是纸，先用用看吧。习惯好评了很热情。希望你的生意 越做越好啊！！呵呵
.......................
不错不错，这样的老板我喜欢~~~~
?~????~`??~
满意
赖老师翻译的。书本身有实例，有讲解，很好。
习惯性好评
当当自营的还是很放心的
挺好的，很有用的一本书，现在正在学习中
质量不错，应该可以购买
这本书是期待了很久的经典之作。学习是最重要的。
专业书籍不是很好买，质量很好，快递很快，也便宜，好评！
总体来说还是不错的，我儿子吃得挺好的。76264
帮别人买的，据说挺好，简单易懂。对当当的物流倒还算一直满意。
书很不错，首先是正品，另外内容很充实，案例很贴切，R程序操作是亮点。
书不错，同学强力推荐的一本书，不过包裹的包装有划破，书上留下了划痕，这让人有点失望。
本书侧重生态学中r的使用，但最好结合其他r基本操作书籍结合使用效果更佳
非常不错，书中统计学的知识讲解得比较少，主要偏重于R的应用，非常好的一本书。
参考书，感觉一般吧。重在介绍生态统计，不适合R语言入门，需要有一定的的R语言基础。
