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,本次以鱼类、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,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。
详情链接 :R语言在生态环境领域中的实践技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5NTkyMzcxNw==&mid=2247519371&idx=2&sn=61a40792281d1bd8329e752cba2d1c84&chksm=fe684ae1c91fc3f7ad2d340abd6c5a07148fef8687b53ccc68da685a36441725f2716f28036b&token=1638809294&lang=zh_CN#rd
内容详情:
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:不同物种的多度分析
- 案例二:不同物种在样方中的空间分布
- 案例三:水文、地形等环境数据地图
专题三、相关性分析 :
- 1、不同变量之间的相关性分析
- 2、不同物种之间的差异及距离矩阵
- 3、图解关联矩阵
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
生物量对各因素的回归诊断图
案例: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)
专题五、聚类分析 :
两种聚类树及其比较
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 :
- 1、生物群落的稀疏度分析
- 2、生物群落的alpha、beta和gamma多样性
- 3、群落功能多样性、功能组成和谱系多样性