第一章 环境统计的基本理论
第一节 总体、样本及误差
一、总体
二、样本
三、误差
第二节 总体、样本特征数
一、表示数据集中趋势的特征数
二、表示数据分散性的特征数
第三节 理论分布与抽样分布
一、频率与概率
二、频数与频率分布
三、正态分布
四、抽样分布
五、置信限与置信概率
练习题
第二章 环境数据的统计假设检验
第一节 统计假设检验的基本原理
一、统计假设
二、统计假设检验的基本方法
三、统计假设检验中的两尾检验与一尾检验
四、统计假设检验中的两类错误
第二节 单个平均数的假设检验
一、u检验
二、t检验
第三节 两个平均数相比较的假设检验
一、两个正态总体的方差比检验
二、成组数据相比较的假设检验
三、成对数据相比较的假设检验
第四节 百分数的假设检验
一、单个样本百分数的假设检验
二、两个样本百分数的假设检验
第五节 总体分布形式的假设检验
一、X*2检验
二、柯氏检验
三、W检验
四、偏度、峰度检验
练习题
第三章 环境数据的方差分析
第一节 方差分析的基本原理与方法
一、F分布与F检验
二、多重比较
第二节 常用比较性设计试验结果的统计分析
一、随机区组设计试验结果的统计分析
二、随机区组设计试验的缺区估算及统计分析
三、裂区设计试验结果的统计分析
四、正交设计试验结果的统计分析
第三节 方差分析的基本假定和数据转换
一、方差分析的基本假定
二、数据转换
练习题
第四章 环境数据的线性回归与相关
第一节 一元线性回归与相关
一、回归和相关的概念
二、一元线性回归分析
三、一元线性相关分析
第二节 多元线性回归与相关
一、多元线性回归
二、多元相关与偏相关
练习题
第五章 环境数据的非线性回归
第一节 可化为直线的曲线函数及最优方程的选择
一、可化为直线的曲线函数的主要类型
二、最优方程的选择
第二节 可化为直线的非线性回归分析的方法步骤
一、指数函数曲线回归分析的方法步骤
二、生长曲线回归分析的方法步骤
练习题
第六章 环境数据的多项式回归
第一节 一元多项式回归分析
一、一元多项式回归模型
二、一元多项式回归分析的一般步骤
三、一元多项式回归分析示例
第二节 多元多项式回归
一、多元多项式回归分析的一般步骤
二、多元多项式回归分析示例
第三节 正交多项式回归
一、一元正交多项式回归
二、多元正交多项式回归
练习题
第七章 环境数据的聚类分析
第一节 聚类统计量
一、指标变量及其转换
二、距离
三、相似系数
第二节 系统聚类法
一、系统聚类法的类型及聚类方法
二、系统聚类方法的讨论
第三节 系统聚类法的应用
一、系统聚类法在环境质量评价中的应用
二、系统聚类法在土壤分类上的应用
第四节 模糊聚类
一、模糊聚类的基本原理和方法
二、模糊聚类在资源与环境方面的应用
第五节 聚类法的讨论及注意点
一、系统聚类法中最短距离法的使用价值
二、隶属函数的计算与模糊聚类分析的关系
三、模糊聚类分析与主成分遗传聚类的关系
练习题
第八章 环境数据的判别分析
第一节 Fisher二类判别分析
一、Fisher二类判别分析的原理
二、Fisher二类判别分析的步骤
三、Fisher二类判别分析应用实例
第二节 贝叶斯(Bayes)判别分析
一、贝叶斯准则
二、贝叶斯判别分析的步骤
三、贝叶斯判别效果的检验
四、贝叶斯判别分析应用实例
第三节 逐步判别分析
一、逐步判别分析的步骤
二、逐步判别分析应用实例
第四节 距离判别分析
一、距离判别分析的原理
二、距离判别的步骤
三、距离判别分析应用实例
练习题
第九章 环境数据的主成分分析与因子分析
第一节 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骤
三、主成分分析方法示例
第二节 主成分分析在环境科学中的应用
一、主成分分析在土壤重金属背景值研究中的应用
二、主成分分析在水质评价中的应用
第三节 因子分析
一、因子分析的方法原理
二、因子分析的方法步骤
三、因子分析与主成分分析的比较
四、因子分析应用实例
练习题
参考文献
附图 一些常见的可直线化的曲线函数图形
统计附表
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