本书介绍在农林业、生态、数量遗传等领域常用的统计方法和模型的基本原理、计算方法及其数据分析软件——ForStat。内容包括:ForStat简介、数学工具、常用统计分析、近代统计模型、林业常用模型、数学规划模型、数量生态模型和数量遗传模型等。书中包含大量应用实例及使用ForStat计算的步骤和结果分析,并附赠教学版光盘,可供验算书中的例题。
本书可作为高等院校的生物、农林及数理统计等专业大学生、研究生及教师的教学用书或参考书，也可供广大科研人员和工程技术人员使用和参考。
样章试读
目录
- 前言
第1章 ForStat简介
1.1 ForStat概述
1.2 数据窗口概述
1.3 数据的输入与编辑
1.3.1 数据区和变量
1.3.2 数据的输入或修改
1.4 数据预处理
1.4.1 变量定义
1.4.2 改变多个变量类型
1.4.3 变量变换
1.4.4 标准化
1.4.5 排序
1.4.6 按关键字分组
1.5 数据的抽样
1.5.1 按条件抽样
1.5.2 随机抽样
1.5.3 按权重抽样
1.6 数据文件的输入与输出
1.6.1 打开ForStat数据
1.6.2 打开DBASE数据
1.6.3 打开FoxPro数据表
1.6.4 打开Excel数据
1.6.5 打开Access数据
1.6.6 使用ODBC功能
1.6.6.1 第一次使用该数据库(注册驱动程序，打开表单)
1.6.6.2 打开已注册的ODBC数据
1.6.7 打开文本文件
1.6.8 打开结果文件
1.6.9 保存数据文件
1.6.10 数据文件的打印
1.6.11 设置输出格式
1.7 分组计算
1.7.1 设置分组计算状态
1.7.2 分组计算例
1.8 结果窗口
1.8.1 结果窗口概述
1.8.2 文本控件的编辑
1.8.3 图形控件的编辑
1.9 直接绘制图形程序
1.9.1 成对变量绘图
1.9.2 分类变量绘图
1.10 结果文件的保存与打印
习题1
第2章 数学工具
2.1 非线性方程组的一个根
2.1.1 非线性方程组概念和用途
2.1.2 计算方法
2.1.3 应用实例
2.2 表达式的导函数
2.3 矩阵代数
2.3.1 单矩阵运算
2.3.1.1 单矩阵运算的功能
2.3.1.2 各种单矩阵运算的定义
2.3.1.3 应用示例
2.3.2 双矩阵运算
2.3.2.1 双矩阵运算定义
2.3.2.2 应用示例
2.4 矩阵混合运算
2.4.1 矩阵混合运算的功能概述
2.4.2 数据类型和语句
2.4.2.1 数据类型和赋值语句
2.4.2.2简单语句和运算
2.4.2.3 循环语句For；Next
2.4.2.4 循环语句Do；Loop
2.4.2.5 条件语句If；Elseif；Else；End
2.4.2.6 转向语句Goto#字符串；#字符串
2.4.3 计算公式
2.4.3.1 运算符号
2.4.3.2 数学函数和矩阵函数
2.4.3.3 表矩阵tab()和表变量
2.4.4 菜单命令
2.4.4.1 文件
2.4.4.2 运行(快捷键Ctrl+R)
2.4.4.3 矩阵管理
2.4.4.4 编辑
2.4.4.5 输出位数
2.4.4.6 取消折排
2.4.5 矩阵混合运算示例
2.4.5.1 代数运算例
2.4.5.2 取子矩阵和子矩阵置换例
2.4.5.3 矩阵函数运算之例
2.4.5.4 矩阵运算应用二例
2.4.5.5 流程控制语句示例
习题2
第3章 常用统计分析
3.1 统计量计算
3.1.1 计算概述
3.1.2 计算方法
3.1.3 应用实例
3.2 线性回归
3.2.1 通常一元线性回归
3.2.1.1 概念
3.2.1.2 计算方法
3.2.1.3 常用线性化公式
3.2.1.4 关于病态方程
3.2.1.5 应用实例
3.2.2 双重筛选逐步回归及多元线性回归
3.2.2.1 概述
3.2.2.2 应用实例
3.2.2.3 计算方法
3.2.3 一元线性模型概论
3.2.3.1 概念
3.2.3.2 带限制的一元线性模型中参数的估计
3.2.3.3 假设检查(方差分解与方差分析)
3.2.3.4 一元线性模型的预估
3.3 非线性回归
3.3.1 一元非线性回归
3.3.1.1 概念
3.3.1.2 用法
3.3.1.3 应用实例
3.3.1.4 关于目标函数和计算方法
3.3.2 多元非线性回归
3.3.2.1 概念
3.3.2.2 用法
3.3.2.3 应用实例
3.3.2.4 关于权重和计算方法
3.4 数量化方法
3.4.1 数量化方法I(包括定性变量的回归)
3.4.1.1 概念和用途
3.4.1.2 计算方法
3.4.1.3 应用实例
3.4.2 数量化方法II
3.4.2.1 概念和用途
3.4.2.2 原理和计算方法
3.4.2.3 应用实例
3.4.3 数量化方法III
3.4.3.1 概念和用途
3.4.3.2 计算方法
3.4.3.3 应用实例
3.4.3.4 原理
3.4.4 数量化方法IV
3.4.4.1 概念和用途
3.4.4.2 原理和计算方法
3.4.4.3 应用实例
3.5 方差(协方差)分析
3.5.1 方差(协方差)分析的概念
3.5.1.1 通常方差和协方差分析
3.5.1.2 方差(协方差)分析与线性模型
3.5.2 应用实例
3.5.3 数学原理和计算方法
3.5.3.1 方差分析模型的符号表达
3.5.3.2 根据符号表达式构造设计矩阵
3.5.3.3 方差分析中因子效应平方和的类型
3.5.3.4 方差(协方差)分析表
3.5.3.5 回归系数和预测
3.6 统计分布假设检查
3.6.1 概念和用途
3.6.2 计算方法
3.6.2.1 利用矩法或分位数回归法估计分布的未知参数
3.6.2.2 由估计的分布参数计算理论概率分布
3.6.2.3 构造卡方或Kolmoglov-Smirnov的统计量
3.6.3 应用实例
3.6.3.1 分组数据检查正态分布
3.6.3.2 已知部分参数检查韦布尔分布
3.6.3.3 原始数据检查Gamma分布
3.6.3.4 幼苗更新的奈曼A型分布检查
3.6.3.5 负二项分布检查
3.6.4 分布函数的数学基础
3.6.4.1 基本概念
3.6.4.2 分布函数的参数估计
3.6.4.3 生成一个已知连续分布的随机样本的例
3.6.4.4 复合分布及其概率母函数
3.7 其他假设检查
3.7.1 两总体平均向量检查
3.7.1.1 用途
3.7.1.2 计算方法
3.7.1.3 应用实例
3.7.2 多总体平均向量和协方差矩阵假设检查
3.7.2.1 用途
3.7.2.2 计算方法
3.7.2.3 应用实例
3.7.3 回归方程适应性
3.7.3.1 用途
3.7.3.2 计算方法
3.7.3.3 应用实例
3.8 聚类分析
3.8.1 系统聚类
3.8.1.1 概念
3.8.1.2 计算方法
3.8.1.3 应用实例
3.8.2 逐步聚类
3.8.2.1 概念和用途
3.8.2.2 计算方法
3.8.2.3 应用实例
3.8.3 有序样本分类
3.8.3.1 概念
3.8.3.2 计算方法
3.8.3.3 应用实例
3.9 因子分析
3.9.1 含有定性因子的对应分析
3.9.2 主成分分析
3.9.2.1 概念和原理
3.9.2.2 计算方法
3.9.2.3 应用实例
3.9.3 主坐标分析
3.9.3.1 概念和用途
3.9.3.2 计算方法
3.9.3.3 应用实例
3.10 判别分析
3.11 典型相关分析
3.11.1 概念和原理
3.11.2 计算方法
3.11.3 应用实例
习题3
第4章 近代统计模型
4.1 线性联立方程组模型
4.1.1 概念
4.1.1.1 产生背景
4.1.1.2 内生变量和外生变量
4.1.1.3 标准形式
4.1.1.4 可识别性和限制方程
4.1.1.5 似乎不相关模型与线性联立方程组模型
4.1.2 计算方法
4.1.3 应用实例
4.1.3.1 简单的联立方程组
4.1.3.2 森林生态效益线性联立方程组
4.1.3.3 Border森林蓄积联立方程组
4.1.3.4 似乎不相关经济模型
4.1.4 数学原理
4.1.4.1 联立方程组及可识别性的数学定义
4.1.4.2 可识别性的判别条件
4.1.4.3 关于参数估计的几种方法
4.2 一元线性混合模型
4.2.1 概念
4.2.1.1 产生背景
4.2.1.2 一般定义
4.2.1.3 构造变量、组变量和目变量
4.2.2 使用方法
4.2.2.1 固定参数的设计方法
4.2.2.2 随机参数的设计方法
4.2.2.3 其他选项
4.2.3 应用实例
4.2.3.1 树木优势高混合模型
4.2.3.2 同时使用目变量和组变量的混合模型
4.2.3.3 固定参数中使用组变量的木材密度混合模型
4.2.3.4 固定参数使用权重变量
4.2.3.5 随机效应类型的设计方法的综合解释
4.2.4 数学原理
4.2.4.1 线性混合模型的符号表达式
4.2.4.2 根据固定效应构造表达式构造设计矩阵X
4.2.4.3 根据随机效应符号表达式构造设计矩阵Z
4.2.4.4 组变量和目变量在随机效应中的区别
4.2.4.5 线性混合模型方差矩阵的分解
4.2.4.6 混合模型方差矩阵参数的估计
4.2.4.7 模型系数和其他参数估计
4.2.4.8 线性混合模型的假设检查
4.2.4.9 协方差矩阵的几种结构
4.2.5 计算方法
4.2.5.1 参数估计的逐步规划法
4.2.5.2 参数估计的单纯形法
4.3 线性度量误差模型
4.3.1 概念
4.3.1.1 概念
4.3.1.2 三种结构
4.3.2 计算方法
4.3.3 应用实例
4.3.4 数学原理
4.4 非线性误差变量联立方程组模型
4.4.1 非线性度量误差模型的概念
4.4.2 非线性误差变量联立方程组
4.4.3 计算方法概述
4.4.4 应用实例
4.4.4.1 生态模型中的“级联模型”
4.4.4.2 树木生物量的非线性联立方程组模型
4.4.4.3 森林生态效益的非线性联立方程组模型
4.4.4.4 椭圆非线性度量误差模型
4.4.5 数学原理
4.4.5.1 关于多元联立方程组模型的两个定义
4.4.5.2 非线性误差变量联立方程组模型的两种计算方法.
4.4.5.3 搜索Y值的四种算法
习题4
第5章 林业常用模型
5.1 生长曲线
5.1.1 概念和用途
5.1.2 生长模型拟合算法
5.1.2.1 生长模型的分类
5.1.2.2 生长曲线的线性化和三参数迭代法
5.1.3 应用实例
5.2 立地指数曲线
5.2.1 概念
5.2.1.1 立地指数和立地指数曲线
5.2.1.2 导向曲线、同形和异形立地曲线簇
5.2.1.3 导向曲线法概述
5.2.2 由导向曲线生成立地指数曲线簇
5.2.2.1 传统立地指数曲线簇的计算
5.2.2.2 应用实例
5.2.3 哑变量导向曲线和立地指数曲线
5.2.3.1 哑变量的立地指数曲线产生背景
5.2.3.2 哑变量的立地指数曲线算法
5.2.3.3 哑变量法生成同形立地指数曲线簇计算实例
5.3 地位级曲线
5.3.1 概念
5.3.2 生成算法
5.3.2.1 林分平均高生长的导向曲线的拟合
5.3.2.2 绝对残差的线性回归方程
5.3.2.3 用等离差法生成各地位级的平均高生长曲线簇
5.3.3 应用实例
5.4 标准木区分求积
5.5 三次样条标准木法
5.5.1 用途
5.5.2 三次样条计算方法
5.5.3 应用实例
5.6 林分材积生长量
5.6.1 材积差法
5.6.1.1 概念
5.6.1.2 计算方法
5.6.1.3 应用实例
5.6.2 林分表法
5.6.2.1 概念
5.6.2.2 计算方法
5.6.2.3 应用实例
5.7 树干解析I，II型
5.7.1 树干解析方法的拓宽
5.7.2 计算方法
5.7.3 应用实例
5.8 收获调整
5.8.1 概念
5.8.2 应用实例
5.8.3 数学基础
5.8.3.1 线性规划的决策变量
5.8.3.2 森林收获调整图式
5.8.3.3 线性规划的约束条件
5.8.3.4 线性规划约束方程的简化
5.8.3.5 线性规划的目标函数和最优解
5.9 全林整体模型与林分密度控制图
5.9.1 建立全林整体模型
5.9.1.1 概念
5.9.1.2 数据要求
5.9.1.3 理论基础
5.9.1.4 建立实例
5.9.1.5 参数估计方法和原理
5.9.2 间伐、生长分析、林分密度控制图
5.9.2.1 林分生长、经营、密度控制的目的
5.9.2.2 计算的技术路线
5.9.2.3 间伐生长控制应用实例
5.9.2.4 计算方法及数学原理
5.10 林分空间结构分析
5.10.1 密度指数和竞争指数
5.10.2 混交度
5.10.3 空间点分布格局分析
5.10.3.1 最近邻体分析
5.10.3.2 聚集指数R(k)
5.10.3.3 Ripley K(d)分析
5.10.3.4 Ripley K(d)类间分析
5.10.3.5 点Ripley K(d)聚集度分析
5.10.4 泊松分布和点过程基础
5.10.4.1 背景和基本概念
5.10.4.2 泊松过程
5.10.4.3 泊松分布的点间距离
5.10.4.4 Ripley K(d)的分布和期望
5.10.4.5 点过程抽样和边界效应
5.10.5 应用实
5.10.5.1 密度指数和竞争指数
5.10.5.2 混交度和空间格局分析
习题5
第6章 数学规划模型
6.1 线性规划
6.1.1 一般线性规划
6.1.1.1 概念
6.1.1.2 应用实例
6.1.1.3 计算方法和数学原理
6.1.2 纯整数线性规划
6.1.2.1 概念
6.1.2.2 应用实例
6.1.3 混合整数规划
6.1.3.1 概念
6.1.3.2 应用实例
6.1.3.3 分枝定界法
6.1.4 0-1规划
6.1.4.1 概念
6.1.4.2 应用实例
6.1.4.3 隐枚举法
6.1.5 指派问题
6.1.5.1 概念
6.1.5.2 应用实例
6.1.5.3 计算方法
6.2 非线性规划
6.2.1 概念和用途
6.2.2 应用实例
6.2.3 基本理论
6.2.4 单纯形法
6.2.5 可行方向法
6.3 动态规划
6.3.1 最优路径
6.3.1.1 概念和用途
6.3.1.2 应用实例
6.3.1.3 计算方法
6.3.2 投资优化
6.3.2.1 用途
6.3.2.2 计算方法
6.3.2.3 应用实例
6.4 计划评审
6.4.1 概念
6.4.2 计算方法
6.4.3 应用实例
6.5 投入产出
6.5.1 概念和用途
6.5.2 计算方法
6.5.3 应用实例
习题6
第7章 数量生态模型
7.1 数量分类
7.1.1 有序样本的聚类(最优分割法)
7.1.1.1 概念
7.1.1.2 应用实例
7.1.2 中心逐步修改聚类法
7.1.2.1 用途
7.1.2.2 计算方法说明
7.1.2.3 应用实例
7.1.3 基于等价关系的模糊聚类分析
7.1.3.1 用途
7.1.3.2 计算方法说明
7.1.3.3 应用实例
7.1.4 汉明距离分类
7.1.4.1 概念和用途
7.1.4.2 计算方法
7.1.4.3 应用实例
7.2 生态排序
7.2.1 典范分析
7.2.1.1 概念
7.2.1.2 计算方法
7.2.1.3 应用实例
7.2.2 对应分析RA/CA (相互平均法)
7.2.2.1 概念和用途
7.2.2.2 计算方法
7.2.2.3 应用实例
7.2.3 非线性映射分析
7.2.3.1 概念和用途
7.2.3.2 计算方法
7.2.3.3 应用实例
7.3 格局
7.3.1 时间序列的谐波分析
7.3.1.1 概念
7.3.1.2 原理与计算方法
7.3.1.3 应用实例
7.3.2 简单趋势面分析
7.3.2.1 概念和用途
7.3.2.2 计算方法
7.3.2.3 应用实例
7.3.3 典型趋势面分析
7.3.3.1 概念和用途
7.3.3.2 计算方法
7.3.3.3 应用实例
7.4 生物(生态)多样性的测度
7.4.1 生物群落多样性指数簇与标准多度曲线
7.4.1.1 概念
7.4.1.2 计算方法
7.4.1.3 应用实例
7.4.2 物种本质多样性曲线及多重比较
7.4.2.1 概念
7.4.2.2 定义和计算
7.4.2.3 应用实例
7.5 极值概率分布在最大、最小值估计中的应用
7.5.1 最大、最小值估计程序的功能和用法
7.5.2 极值概率分布的概念和计算方法
7.5.2.1 概念
7.5.2.2 计算方法
7.5.3 应用实例
7.5.4 极值概率分布的数学原理
习题7
第8章 数量遗传模型
8.1 数量遗传与线性模型
8.1.1 数量遗传学中的线性模型
8.1.1.1 统计线性模型的应用
8.1.1.2 正规方程和参数估计
8.1.1.3 限制模型和效应平方和
8.1.1.4 统计线性混合模型的应用
8.1.2 两类线性遗传模型的概念
8.2 无性系和完全随机交配子代的遗传分析
8.2.1 无性系遗传材料
8.2.1.1 实验设计和计算方法
8.2.1.2 应用实例
8.2.2 无重复区组自由授粉子代材料
8.2.2.1 实验设计和计算方法
8.2.2.2 应用实例
8.2.3 单地点的重复区组(无交互作用的自由授粉子代材料)
8.2.4 单地点的重复区组(有交互作用的自由授粉子代材料)
8.2.4.1 实验设计和计算方法
8.2.4.2 应用实例
8.2.5 多地点重复区组的自由授粉子代材料
8.2.5.1 实验设计和计算方法
8.2.5.2 应用实例
8.3 双亲本杂交设计遗传分析
8.3.1 双亲本杂交设计和配合力的概念
8.3.2 有交互作用的双亲本杂交模型
8.3.3 应用实例
8.4 北卡罗莱纳I～III型的遗传分析
8.4.1 北卡罗莱纳I型子代材料
8.4.1.1 北卡罗莱纳I型遗传设计的概念
8.4.1.2 北卡罗莱纳I型线性模型中的遗传方差分解
8.4.1.3 一般配合力与特殊配合力
8.4.1.4 北卡罗莱纳I型应用实例
8.4.2 北卡罗莱纳II型子代材料
8.4.2.1 北卡罗莱纳II型遗传设计的概念
8.4.2.2 北卡罗莱纳II型线性模型中的遗传分析
8.4.2.3 北卡罗莱纳II型应用实例
8.4.3 北卡罗莱纳III型子代材料
8.4.3.1 北卡罗莱纳III型遗传设计的概念
8.4.3.2 北卡罗莱纳III型线性模型中的遗传方差分解
8.4.3.3 北卡罗莱纳III型应用实例
8.5 双列杂交设计的遗传分析
8.5.1 双列杂交设计的理论基础
8.5.1.1 双列杂交设计的概念
8.5.1.2 双列杂交的第1类一元线性模型
8.5.1.3 双列杂交配合力假设检查模型
8.5.2 双列杂交设计I型的遗传分析
8.5.2.1 双列杂交I型概述
8.5.2.2 遗传特征数的估计
8.5.2.3 应用实例
8.5.3 双列杂交设计II型的遗传分析
8.5.3.1 双列杂交设计II型概述
8.5.3.2 双列杂交II型配合力线性假设检查模型
8.5.3.3 遗传特征数估计
8.5.3.4 应用实例
8.5.4 双列杂交设计III型的遗传分析
8.5.4.1 双列杂交设计III型概述
8.5.4.2 双列杂交III型配合力线性假设检查模型
8.5.4.3 遗传特征数估计
8.5.4.4 应用实例
8.5.5 双列杂交设计IV型的遗传分析
8.5.5.1 双列杂交设计IV型的概述
8.5.5.2 双列杂交IV型配合力线性假设检查模型
8.5.5.3 遗传特征数估计
8.5.5.4 应用实例
8.6 三重侧交遗传线性模型
8.6.1 三重侧交遗传线性模型概述
8.6.1.1 三重侧交试验设计
8.6.1.2 三重侧交试验设计的数据
8.6.2 三重侧交法的计算方法
8.6.2.1 生成显性、加性和上位性效应设计矩阵
8.6.2.2 上位性模型的遗传方差分析
8.6.2.3 加性线性的遗传方差分析
8.6.2.4 显性线性的遗传方差分析
8.6.2.5 三重侧交遗传特征数分析
8.6.3 三重侧交应用实例
8.7 通用线性混合遗传模型的遗传分析
8.7.1 含义和用途
8.7.2 界面设计及用法
8.7.2.1 系统界面设计
8.7.2.2 通用线性混合模型使用方法
8.7.2.3 使用通用线性混合模型疑难问题处理
8.7.3 通用模型的应用实例
8.7.3.1 自由授粉遗传材料
8.7.3.2 北卡罗莱纳I型遗传材料
8.7.3.3 北卡罗莱纳I型遗传材料的另一种模型设计
8.7.3.4 北卡罗莱纳II型遗传材料的另一种模型设计
8.7.3.5 有缺失数据的双列杂交实验
8.7.4 通用线性混合遗传模型的原理
8.7.4.1 实现通用的技术路线
8.7.4.2 期望均方(EMS)的生成法则
8.7.4.3 加性、显性遗传方差和遗传特征数估计
8.7.4.4 随机效应的平方和
8.7.4.5 广义双列杂交遗传模型
习题8
参考文献
附录 ForStat 2.1全部函数
后记
京公网安备 11010102004214号