環境統計分析

本書闡述了常用的環境統計分析方法，並給出了分析案例。首先簡明扼要地介紹了環境統計分析的概率統計基礎知識，又重點闡述了環境一元線性迴歸分析、環境多元線性迴歸分析、環境系統聚類分析、環境模糊聚類分析、環境判別分析、環境主成分分析和環境因子分析這些常用的環境統計分析模型；另外還給出了現代環境數據處理常用的人工神經網絡方法和空間統計分析方法。

對每一種方法，本書除了講明基本原理外，還給出了大量的計算分析例題和案例。本書的部分例子是用目前實用的統計分析語言Matlab編寫實現的，是理論聯繫實際的經驗總結，具有實用性。本書適於做高等院校環境科學與環境工程專業的高年級本科生和研究生教材，對環境科學與環境工程、生態學、資源與管理、應用數學、地理科學等相關領域的學者和科研人員也有重要的參考價值。

第1章　概率統計基礎

1.1　四種重要的概率分佈

1.1.1　正態分佈

1.1.2 x2分佈

1.1.3 t分佈

1.1.4 F分佈

1.2　隨機向量的數字特徵

1.2.1　數學期望

1.2.2　方差和均方差

1.2.3　原點矩和中心矩

1.2.4　變異係數

1.2.5　協方差陣和自協方差陣

1.2.6　隨機變量的相關係數

1.2.7　總體與樣本

1.2.8　樣本子樣的一些數字特徵

1.2.9　大數定律

1.2.10　中心極限定理

1.3　參數估計

1.3.1　點估計

1.3.2 區間估計

1.4　參數假設檢驗

1.4.1　假設檢驗的原理

1.4.2　假設檢驗的步驟

1.4.3　參數檢驗

1.5　方差分析與試驗設計初步

1.5.1　方差分析概述

1.5.2　單因素方差分析

1.5.3　雙因素方差分析

1.5.4　試驗設計初步

思考題1

參考文獻

第2章　環境一元線性迴歸分析

2.1　一元線性迴歸模型

2.1.1 變量間的統計關係

2.1.2　一元線性迴歸模型

2.1.3　最小二乘法估計

2.2　線性迴歸方程的顯著性檢驗

2.2.1　F檢驗法

2.2.2　相關係數檢驗法

2.2.3　樣本決定係數r2

2.3　線性迴歸式的誤差估計

2.3.1 線性迴歸式的誤差估計

2.3.2　線性迴歸的步驟

2.4　可化為一元線性迴歸的曲線迴歸

2.4.1　倒數變換

2.4.2　對數變換

2.4.3　混合變換

2.5　環境應用

思考題2

參考文獻

第3章　環境多元線性迴歸分析

3.1　多元線性迴歸模型

3.2　參數的最小二乘估計

……

第4章　環境系統聚類分析

第5章　環境模糊聚類分析

第6章　環境判別分析

第7章　環境主成分分析

第8章　環境因子分析

第9章　人工神經網絡

第10章　環境空間統計分析

部分思考題答案

附錄