目錄
第一章 環境統計的基本理論
第一節 總體、樣本及誤差
一、總體
二、樣本
三、誤差
第二節 總體、樣本特徵數
一、表示數據集中趨勢的特徵數
二、表示數據分散性的特徵數
第三節 理論分佈與抽樣分佈
一、頻率與概率
二、頻數與頻率分佈
三、正態分佈
四、抽樣分佈
五、置信限與置信概率
練習題
第二章 環境數據的統計假設檢驗
第一節 統計假設檢驗的基本原理
一、統計假設
二、統計假設檢驗的基本方法
三、統計假設檢驗中的兩尾檢驗與一尾檢驗
四、統計假設檢驗中的兩類錯誤
第二節 單個平均數的假設檢驗
一、u檢驗
二、t檢驗
第三節 兩個平均數相比較的假設檢驗
一、兩個正態總體的方差比檢驗
二、成組數據相比較的假設檢驗
三、成對數據相比較的假設檢驗
第四節 百分數的假設檢驗
一、單個樣本百分數的假設檢驗
二、兩個樣本百分數的假設檢驗
第五節 總體分佈形式的假設檢驗
一、X*2檢驗
二、柯氏檢驗
三、W檢驗
四、偏度、峰度檢驗
練習題
第三章 環境數據的方差分析
第一節 方差分析的基本原理與方法
一、F分佈與F檢驗
二、多重比較
第二節 常用比較性設計試驗結果的統計分析
一、隨機區組設計試驗結果的統計分析
二、隨機區組設計試驗的缺區估算及統計分析
三、裂區設計試驗結果的統計分析
四、正交設計試驗結果的統計分析
第三節 方差分析的基本假定和數據轉換
一、方差分析的基本假定
二、數據轉換
練習題
第四章 環境數據的線性回歸與相關
第一節 一元線性回歸與相關
一、回歸和相關的概念
二、一元線性回歸分析
三、一元線性相關分析
第二節 多元線性回歸與相關
一、多元線性回歸
二、多元相關與偏相關
練習題
第五章 環境數據的非線性回歸
第一節 可化為直線的曲線函數及最優方程的選擇
一、可化為直線的曲線函數的主要類型
二、最優方程的選擇
第二節 可化為直線的非線性回歸分析的方法步驟
一、指數函數曲線回歸分析的方法步驟
二、生長曲線回歸分析的方法步驟
練習題
第六章 環境數據的多項式回歸
第一節 一元多項式回歸分析
一、一元多項式回歸模型
二、一元多項式回歸分析的一般步驟
三、一元多項式回歸分析示例
第二節 多元多項式回歸
一、多元多項式回歸分析的一般步驟
二、多元多項式回歸分析示例
第三節 正交多項式回歸
一、一元正交多項式回歸
二、多元正交多項式回歸
練習題
第七章 環境數據的聚類分析
第一節 聚類統計量
一、指標變量及其轉換
二、距離
三、相似係數
第二節 系統聚類法
一、系統聚類法的類型及聚類方法
二、系統聚類方法的討論
第三節 系統聚類法的應用
一、系統聚類法在環境質量評價中的應用
二、系統聚類法在土壤分類上的應用
第四節 模糊聚類
一、模糊聚類的基本原理和方法
二、模糊聚類在資源與環境方面的應用
第五節 聚類法的討論及注意點
一、系統聚類法中最短距離法的使用價值
二、隸屬函數的計算與模糊聚類分析的關係
三、模糊聚類分析與主成分遺傳聚類的關係
練習題
第八章 環境數據的判別分析
第一節 Fisher二類判別分析
一、Fisher二類判別分析的原理
二、Fisher二類判別分析的步驟
三、Fisher二類判別分析應用實例
第二節 貝葉斯(Bayes)判別分析
一、貝葉斯準則
二、貝葉斯判別分析的步驟
三、貝葉斯判別效果的檢驗
四、貝葉斯判別分析應用實例
第三節 逐步判別分析
一、逐步判別分析的步驟
二、逐步判別分析應用實例
第四節 距離判別分析
一、距離判別分析的原理
二、距離判別的步驟
三、距離判別分析應用實例
練習題
第九章 環境數據的主成分分析與因子分析
第一節 主成分分析
一、主成分分析的方法原理
二、主成分分析的方法步驟
三、主成分分析方法示例
第二節 主成分分析在環境科學中的應用
一、主成分分析在土壤重金屬背景值研究中的應用
二、主成分分析在水質評價中的應用
第三節 因子分析
一、因子分析的方法原理
二、因子分析的方法步驟
三、因子分析與主成分分析的比較
四、因子分析應用實例
練習題
參考文獻
附圖 一些常見的可直線化的曲線函數圖形
統計附表
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