環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)與MATLAB應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　《高等學(xué)校教材：環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)與MATLAB應(yīng)用》為改進(jìn)當(dāng)前大學(xué)環(huán)境統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)而設(shè)計(jì)，參閱歐美現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)教程和MATLAB應(yīng)用專著，結(jié)合作者在資源與環(huán)境領(lǐng)域工作實(shí)踐編寫(xiě)。它不強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)解題和定理證明，側(cè)重于理解統(tǒng)計(jì)思想，秉承學(xué)即為用、便于應(yīng)用的理念，借助計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件直接完成計(jì)算，解釋計(jì)算結(jié)果。書(shū)中內(nèi)容包括統(tǒng)計(jì)與環(huán)境學(xué)關(guān)系、MATLAB與矩陣介紹、環(huán)境采樣，以MATLAB為基礎(chǔ)，系統(tǒng)地介紹了單變量統(tǒng)計(jì)、雙變量統(tǒng)計(jì)與回歸分析、多變量統(tǒng)計(jì)等經(jīng)典統(tǒng)計(jì)內(nèi)容?！陡叩葘W(xué)校教材·環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)與MATLAB應(yīng)用》適合于應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)與MATLAB的初學(xué)者，在理解統(tǒng)計(jì)相關(guān)概念和原理的基礎(chǔ)上，完成環(huán)境數(shù)據(jù)等專題的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。為使讀者順利地理解《高等學(xué)校教材：環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)與MATLAB應(yīng)用》內(nèi)容，我們希望讀者最好有一定的線性代數(shù)和概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)?！陡叩葘W(xué)校教材·環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)與MATLAB應(yīng)用》也可以作為高等學(xué)校非數(shù)學(xué)專業(yè)的其他學(xué)科統(tǒng)計(jì)應(yīng)用的教材。

作者簡(jiǎn)介

作者：聶慶華 （美國(guó)）克拉克（Keith C. Clarke）

書(shū)籍目錄

1.環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)概念與原理1.1 環(huán)境科學(xué)與工程基礎(chǔ)1.1.1 科學(xué)、工程與技術(shù)1.1.2 環(huán)境科學(xué)基礎(chǔ)1.1.3 環(huán)境工程與技術(shù)1.1.4 環(huán)境問(wèn)題與環(huán)境管理1.2 環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)概述1.2.1 環(huán)境研究中的問(wèn)題與模型1.2.2 環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)及其作用1.2.3 環(huán)境學(xué)中的統(tǒng)計(jì)實(shí)例1.3 環(huán)境數(shù)據(jù)1.3.1 數(shù)據(jù)定義與數(shù)據(jù)性質(zhì)1.3.2 環(huán)境數(shù)據(jù)測(cè)量層次1.3.3 環(huán)境數(shù)據(jù)變換1.3.4 獲取有意義的環(huán)境數(shù)據(jù)1.4 環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)的概率基礎(chǔ)1.4.1 概率的基本概念1.4.2 概率與隨機(jī)變量的概率分布1.4.3 隨機(jī)變量的數(shù)字特征1.4.4 多元隨機(jī)變量與分布1.4.5 大數(shù)定律與中心極限定理1.4.6 環(huán)境的確定性與概率性過(guò)程1.5 環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理1.5.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念1.5.2 環(huán)境統(tǒng)計(jì)的本質(zhì)與規(guī)則1.5.3 環(huán)境魯棒性定律1.5.4 計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué)及其環(huán)境應(yīng)用1.6 本書(shū)目的與內(nèi)容1.6.1 本書(shū)目的1.6.2 本書(shū)的內(nèi)容2.MATLAB與矩陣運(yùn)算基礎(chǔ)2.1 MATLAB概述2.1.1 MATLAB一般知識(shí)2.1.2 MATLAB語(yǔ)法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2.2 MATLAB的基本操作2.2.1 MATLAB腳本與函數(shù)2.2.2 MATLAB控制流2.2.3 可視化圖形工具簡(jiǎn)介2.2.4 MATLAB統(tǒng)計(jì)工具庫(kù)2.3 矩陣運(yùn)算基礎(chǔ)2.3.1 矩陣的基本概念2.3.2 特征方程3.環(huán)境采樣3.1 采樣的基本概念與原理3.1.1 采樣及采樣設(shè)計(jì)3.1.2 采樣過(guò)程與步驟3.1.3 確定樣本大小3.1.4 采樣誤差來(lái)源3.2 概率采樣與非概率采樣3.2.1 概率采樣3.2.2 非概率采樣3.3 環(huán)境采樣3.3.1 環(huán)境采樣的基本原理3.3.2 計(jì)算合理的環(huán)境樣本大小3.3.3 環(huán)境空間采樣框架與采樣方法3.3.4 環(huán)境采樣的規(guī)程與質(zhì)量控制3.3.5 環(huán)境采樣設(shè)計(jì)的要點(diǎn)3.3.6 環(huán)境采樣中的基于設(shè)計(jì)與基于模型的方法3.3.7 Pierre Gy采樣理論與環(huán)境采樣應(yīng)用3.4 面向應(yīng)用的環(huán)境采樣與樣本測(cè)試3.4.1 環(huán)境科學(xué)與工程再理解3.4.2 面向具體應(yīng)用的環(huán)境采樣3.4.3 實(shí)驗(yàn)室之間樣本測(cè)試數(shù)據(jù)偏差與精度比較4.描述性與探索性單變量統(tǒng)計(jì)分析4.1 單變量描述性統(tǒng)計(jì)4.1.1 描述性統(tǒng)計(jì)概述4.1.2 以圖形為基礎(chǔ)的描述性統(tǒng)計(jì)4.1.3 以數(shù)值為基礎(chǔ)的描述性統(tǒng)計(jì)4.2 離散型變量的理論分布4.2.1 Bernoulli分布與二項(xiàng)分布4.2.2 Poisson分布4.2.3 幾何分布與超幾何分布4.2.4 離散型均勻分布4.3 連續(xù)型變量的理論分布4.3.1 連續(xù)型均勻分布4.3.2 正態(tài)分布4.3.3 對(duì)數(shù)正態(tài)分布4.3.4 指數(shù)分布4.3.5 Gamma分布4.3.6 t-分布4.3.7 F-分布4.3.8 x2-分布4.3.9 Weihull分布4.3.10 Beta分布4.3.11 其他理論分布4.3.12 disttool與各種概率分布之間的關(guān)系4.4 生成隨機(jī)數(shù)4.4.1 隨機(jī)數(shù)生成方法4.4.2 MATLAB中的隨機(jī)數(shù)生成4.5 探索性單變量分析4.5.1 探索性數(shù)據(jù)分析4.5.2 探索性單變量數(shù)據(jù)分析4.5.3 異常值判別5.推斷性單變量統(tǒng)計(jì)分析5.1 參數(shù)估計(jì)5.1.1 參數(shù)估計(jì)基本概念5.1.2 Cramer-Rao不等式與參數(shù)估計(jì)定理5.1.3 參數(shù)估計(jì)方法5.2 點(diǎn)估計(jì)5.2.1 點(diǎn)估計(jì)概念與方法5.2.2 再論樣本大小選擇5.3 區(qū)間估計(jì)5.3.1 區(qū)間估計(jì)概念與方法5.3.2 單樣本與雙樣本區(qū)間估計(jì)5.4 經(jīng)典假設(shè)檢驗(yàn)5.4.1 經(jīng)典假設(shè)檢驗(yàn)原理5.4.2 經(jīng)典假設(shè)檢驗(yàn)方法5.4.3 方差分析5.5 p-值假設(shè)檢驗(yàn)5.5.1 p-值假設(shè)檢驗(yàn)原理5.5.2 p-值檢驗(yàn)應(yīng)用5.6 非參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)5.6.1 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)概述5.6.2 非參數(shù)估計(jì)5.6.3 非參數(shù)檢驗(yàn)方法6.雙變量統(tǒng)計(jì)與回歸分析6.1 探索性雙變量分析6.1.1 雙變量分布圖形表示6.1.2 雙變量期望與變換6.2 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)的計(jì)算和驗(yàn)證6.2.1 協(xié)方差計(jì)算6.2.2 相關(guān)系數(shù)計(jì)算與驗(yàn)證6.3 經(jīng)典線性回歸分析與預(yù)測(cè)6.3.1 線性回歸模型的一般形式6.3.2 經(jīng)典線性回歸計(jì)算6.3.3 線性回歸方程及殘差分析的MATLAB實(shí)現(xiàn)6.3.4 經(jīng)典線性回歸結(jié)果評(píng)價(jià)6.3.5 線性回歸結(jié)果的統(tǒng)計(jì)應(yīng)用6.3.6 aoctool函數(shù)6.4 雙變量回歸分析的擴(kuò)充6.4.1 多線性回歸分析6.4.2 魯棒性回歸分析6.4.3 逐步回歸分析6.4.4 嶺回歸分析與局部最小二乘回歸分析6.4.5 多項(xiàng)式(曲線)回歸分析6.4.6 廣義線性模型6.5 非線性回歸分析6.5.1 非線性回歸模型6.5.2 混合效應(yīng)模型6.5.3 回歸樹(shù)7.多元統(tǒng)計(jì)分析7.1 描述性與探索性多元分析7.1.1 多元數(shù)據(jù)與多元分析7.1.2 多元數(shù)據(jù)可視化7.1.3 多元數(shù)據(jù)分布7.1.4 多元數(shù)據(jù)顯著性檢驗(yàn)7.1.5 MATLAB中的多元統(tǒng)計(jì)量比較分析7.2 減小多元數(shù)據(jù)維度：線性方法7.2.1 多元線性維度分析方法比較7.2.2 主成分分析原理與方法7.2.3 MATLAB中主成分分析的實(shí)現(xiàn)7.2.4 因子分析7.3 減小多元數(shù)據(jù)維度：非線性方法7.3.1 多維標(biāo)度分析概述7.3.2 經(jīng)典多維標(biāo)度分析7.3.3 非度量多維標(biāo)度分析7.3.4 Procrustes分析7.4 判別分析7.4.1 分類與判別分析概述7.4.2 判別分析方法與準(zhǔn)則7.4.3 MATLAB中判別分析的實(shí)現(xiàn)7.5 聚類分析7.5.1 聚類分析概述7.5.2 譜系聚類分析原理7.5.3 以優(yōu)化方法為基礎(chǔ)的聚類7.5.4 聚類結(jié)果評(píng)價(jià)7.6 典型相關(guān)分析7.6.1 典型相關(guān)分析概念與原理7.6.2 MATLAB中典型相關(guān)分析的實(shí)現(xiàn)附錄1 綜合作業(yè)附錄2 希臘字母及其讀音附錄3 MATLAB主要統(tǒng)計(jì)函數(shù)參考文獻(xiàn)后記

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