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第Ⅰ部分 基本概念3

第1章 引言3

1.1 美国佛罗里达Everglades湿地案例5

1.2 统计学问题7

1.3 参考文献说明10

第2章 R语言11

2.1 什么是R语言？11

2.2 开始使用R语言11

2.2.1 R提示符与赋值12

2.2.2 数据类型13

2.2.3 R的函数15

2.3 R Commander17

第3章 统计假设24

3.1 正态性假设24

3.2 独立性假设28

3.3 等方差假设29

3.4 探索性数据分析30

3.4.1 展示分布的图形30

3.4.2 比较分布的图形32

3.4.3 识别变量间依存关系的图形34

3.5 从图形到统计学思维41

3.6 参考文献说明43

第4章 统计推断44

4.1 总体均值和置信区间的估计45

4.1.1 估计标准误的自举法51

4.2 假设检验55

4.2.1 t检验56

4.2.2 双侧备择62

4.2.3 用置信区间进行假设检验63

4.3 一般过程64

4.4 假设检验的非参数方法65

4.4.1 秩变换66

4.4.2 Wilcoxon符号秩检验66

4.4.3 Wilcoxon秩和检验68

4.4.4 关于分布无关检验方法的讨论69

4.5 置信水平α、统计功效1-β和p值73

4.6 单因素方差分析80

4.6.1 方差分析81

4.6.2 统计推断82

4.6.3 多重比较85

4.7 案例89

4.7.1 美国佛罗里达Everglades湿地案例90

4.7.2 Kemp的鳞龟91

4.7.3 水质达标评价96

4.7.4 红树林和海绵体之间的相互作用99

4.8 参考文献说明104

第Ⅱ部分 统计建模107

第5章 线性模型107

5.1 作为线性模型的ANOVA110

5.2 简单和多元线性回归模型113

5.2.1 最小平方法113

5.2.2 鱼样本中的PCBs114

5.2.3 用一个预测变量来回归116

5.2.4 多元回归118

5.2.5 相互作用119

5.2.6 残差和模型评估121

5.2.7 类型预测变量128

5.2.8 芬兰湖泊案例和共线性132

5.3 构建预测性模型的一般考虑140

5.4 模型预测的不确定性144

5.5 双因素ANOVA146

5.5.1 相互作用151

5.6 参考文献说明153

第6章 非线性模型154

6.1 非线性回归154

6.1.1 分段线性模型162

6.1.2 案例：美国丁香花初次开花的日期168

6.2 平滑171

6.2.1 散点图平滑171

6.2.2 拟合局部回归模型173

6.3 平滑和加性模型174

6.3.1 加性模型175

6.3.2 加性模型的拟合177

6.3.3 北美湿地数据库179

6.3.4 讨论：科学中非参数回归模型的作用182

6.3.5 时间序列的季节分解186

6.4 参考文献说明194

第7章 分类和回归树196

7.1 美国俄勒冈Willamette河案例196

7.2 统计学方法199

7.2.1 种植和修剪一棵回归树201

7.2.2 种植和修剪一棵分类树208

7.2.3 绘图选项212

7.3 讨论214

7.3.1 将CART用做建模工具214

7.3.2 离差平方和与概率假设217

7.3.3 CART和生态阈值218

7.4 参考文献说明219

第8章 广义线性模型221

8.1 逻辑斯蒂回归222

8.1.1 案例：评估将紫外线作为饮用水消毒剂的有效性223

8.1.2 统计学问题223

8.1.3 在R中拟合模型224

8.2 模型解释227

8.2.1 逻辑特变换227

8.2.2 截距227

8.2.3 斜率228

8.2.4 其他的预测变量228

8.2.5 相互作用230

8.2.6 对隐孢子虫案例的讨论231

8.3 诊断学232

8.3.1 箱式残差图232

8.3.2 偏大离差233

8.4 啮齿动物食用种子：逻辑斯蒂回归的第二个案例235

8.5 泊松回归模型248

8.5.1 中国台湾西南部的砷数据248

8.5.2 泊松回归250

8.5.3 暴露和偏移254

8.5.4 偏大离差255

8.5.5 相互作用258

8.5.6 泊松回归与逻辑斯蒂回归265

8.5.7 负二项分布267

8.6 广义加性模型269

8.6.1 案例：西南极半岛的鲸271

8.7 参考文献说明280

第Ⅲ部分 高级统计建模285

第9章 用于模型检验和统计推断的模拟285

9.1 模拟285

9.2 用模拟来概括线性和非线性回归287

9.2.1 一个入门案例287

9.2.2 概括线性回归模型290

9.2.3 用于模型评估的模拟295

9.3 基于重采样的模拟300

9.3.1 自举聚合301

9.3.2 案例：基于CART的阈值的置信区间302

9.4 参考文献说明305

第10章 多层回归306

10.1 多层结构和可交换性306

10.2 多层ANOVA309

10.2.1 食用潮间海藻的动物310

10.2.2 农田的N20背景释放量314

10.2.3 何时使用多层模型？318

10.2.4 双因素ANOVA319

10.3 多层线性回归326

10.3.1 非嵌套分组337

10.3.2 多元回归问题342

10.4 广义多层模型351

10.4.1 利物浦飞蛾——一个逻辑斯蒂回归案例351

10.4.2 美国饮用水中的隐孢子虫——一个泊松回归案例356

10.4.3 采用模拟手段来检验模型360

10.5 参考文献说明366

参考文献367

索引374