CANOCO生态数据分析：多元统计与案例解析

"基于CANOCO的生态学数据的多元统计分析" 本书是生态学领域的一本重要参考资料，由Jan Leps和Petr Smilauer撰写，赖江山翻译，主要探讨了如何运用CANOCO软件进行生态学数据的多元统计分析。CANOCO是一款专门用于生态学数据分析的软件，它在生态学研究中被广泛应用，尤其是处理生物群落结构与环境关系的研究。 多元统计分析在生态学中扮演着关键角色，因为生态数据往往具有多维度和复杂性。本书首先简要介绍了排序原理，这是理解生态学数据分析的基础。接着，重点讲解了两种约束排序方法——冗余分析（RDA）和典范对应分析（CCA），这两种方法常用于探究生物群落组成与环境因子之间的关系。在这些方法中，RDA和CCA允许研究人员在考虑环境变量的同时，分析生物多样性的变化。 书中还涵盖了置换统计检验的应用，这是一种评估模型拟合度和假设检验的有效工具，特别是在处理非正态分布或不完全数据时。此外，作者还介绍了分类方法以及现代回归技术，如广义线性模型（GLM）、广义加性模型（GAM）和局部多项式回归（loess）。这些技术有助于更准确地解读排序图，揭示隐藏在复杂数据背后的模式和趋势。 书中的亮点之一是包含了7个不同难度的实际研究案例，这些案例不仅展示了CANOCO软件的具体操作步骤，还帮助读者理解和选择合适的排序方法，以及如何解析分析结果。所有案例数据都可以通过本书的官方网站获取，为学习和实践提供了便利。 本书的目标读者主要是生态学的学生和研究人员，无论他们专注于植物生态学、动物生态学还是土壤生态学，都能从书中受益。虽然书中以植物生态学为例较多，但其方法和理念同样适用于其他生物类群，如水生生物。作者强调，面对多元数据，应灵活运用多种分析手段，以全面理解生态现象。 "基于CANOCO的生态学数据的多元统计分析"是一本实用且深入的指南，它将理论与实践相结合，为生态学者提供了一套强大的分析工具，以应对复杂生态问题的挑战。