सांख्यिकीय पारिस्थितिकी पर किताबें?


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मुझे पता है कि यह प्रश्न पहले पूछा गया था: पारिस्थितिक अध्ययन के लिए संदर्भ पुस्तक लेकिन यह वह नहीं है जो मैं खोज रहा हूं।

मैं क्या देख रहा हूँ अगर कोई सांख्यिकीय पारिस्थितिकी पर एक अच्छी पुस्तक (या एक विहित संदर्भ) की सिफारिश कर सकता है? मुझे आँकड़ों की बहुत अच्छी समझ है इसलिए पुस्तक वास्तव में किसी भी स्तर पर हो सकती है। मैं इस पुस्तक का उपयोग स्वयं को पारिस्थितिकी में सांख्यिकी के अनुप्रयोग के बारे में और कुछ सिखाने के लिए करूँगा ताकि अच्छी / रोचक उदाहरणों के साथ एक परिचयात्मक पुस्तक भी बहुत सराही जाए। इसके अलावा, मेरा शोध बेयसियन आँकड़ों की ओर अग्रसर है, इसलिए बेज़ियन आँकड़ों को शामिल करने वाली पुस्तक और भी बेहतर है!


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क्या पारिस्थितिकी के कोई विशेष क्षेत्र हैं जिनमें आप रुचि रखते हैं? इसका एक बड़ा क्षेत्र (मुझे पता है, मैं एक हूँ! --- एक पारिस्थितिकीविज्ञानी, एक क्षेत्र नहीं ... :-) और कई अच्छे संदर्भ हैं लेकिन वे विषय के विशिष्ट क्षेत्रों को कवर करते हैं। क्या आप कोड के उदाहरणों के साथ कुछ चाहते हैं या आप सिद्धांत से खुश हैं? यदि पूर्व, कोई विशेष भाषा / सॉफ्टवेयर?
गैविन सिम्पसन

@GavinSimpson मेरा विशेष क्षेत्र गौसियन प्रक्रियाएँ है, इसलिए पारिस्थितिकी में स्थानिक मापदण्ड शायद मेरी रुचि का सबसे बड़ा क्षेत्र है, हालांकि ईमानदार होना मैं सभी विषयों पर 100% जानकार नहीं हूँ, इसलिए इंट्रो बुक मेरे लिए उतना ही दिलचस्प होगा। कोड या सिद्धांत पुस्तकों का भी स्वागत है, मुझे लगता है कि मैं शोध के दिलचस्प विषयों की तलाश में हूं।

जवाबों:


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कुछ अच्छी किताबें जो मैं व्यक्तिगत रूप से सुझाऊंगा वे हैं:

  • हिलबोर्न एंड मैंगेल (1997) द इकोलॉजिकल डिटेक्टिव: डेटा के साथ मॉडल का सामना करना । प्रिंसटन यूनिवर्सिटी प्रेस।

    यह एक पारिस्थितिक उदाहरण वाले आंकड़ों के बारे में अधिक है, लेकिन इसके बारे में कुछ भी गलत नहीं है। यह एक अच्छा स्वाद देगा कि कैसे पारिस्थितिकी में आँकड़ों का उपयोग किया जा सकता है। तारीख पर ध्यान दें; यह कुछ और हालिया घटनाओं या अनुप्रयोगों को कवर नहीं करेगा।

  • एम। हेनरी एच। स्टीवंस (2009) आर के साथ पारिस्थितिकी के एक प्राइमर । स्प्रिंगर।

    शायद बहुत बुनियादी और विशेष रूप से कुछ भी स्थानिक पर नहीं, लेकिन यह विभिन्न विषयों को कवर करता है जो हम पारिस्थितिकविदों को सिखाएंगे और आर कोड के साथ पारिस्थितिक सिद्धांत और मॉडल का चित्रण करेंगे।

  • बीएम बोल्कर (2008) पारिस्थितिक मॉडल और डेटा आर में । प्रिंसटन यूनिवर्सिटी प्रेस।

    मुझे यह किताब बहुत पसंद है। यह उन विषयों को शामिल करता है जिनसे आप अपने आँकड़ों की पृष्ठभूमि से परिचित होंगे लेकिन एक पारिस्थितिक संदर्भ में लागू होते हैं। फिटिंग मॉडल पर जोर और आर कोड का उपयोग करके बुनियादी सिद्धांतों से उनका अनुकूलन।

  • जेम्स एस। क्लार्क (2007) पारिस्थितिक डेटा के लिए मॉडल: एक परिचय । प्रिंसटन यूनिवर्सिटी प्रेस।

    शीर्षक में "परिचय" से मत हटाओ; यह एक परिचय के अलावा कुछ भी है। व्यापक कवरेज, बहुत सारे सिद्धांत, बेयसियन दृष्टिकोणों को नियोजित करने के लिए हाथ से फिटिंग मॉडल पर जोर (आर लैब मैनुअल साथी उदाहरण के लिए अपने गिब्स नमूने लिखने की चर्चा करता है!)

एक पुस्तक नहीं है, लेकिन मैं इसे जोड़ूंगा क्योंकि आप विशेष रूप से गौसियन प्रक्रियाओं में अपनी रुचि का उल्लेख करते हैं। इंटीग्रेटेड नेस्टेड लैप्लस अप्रूवल (INLA) पर एक नजर डालें, जिसमें एक वेबसाइट है । यह एक आर पैकेज है और इसके साथ खेलने के लिए बहुत सारे उदाहरण हैं। यदि आप उनके अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों को देखते हैं, तो आपको दृष्टिकोण का वर्णन करने वाले कई पेपर मिलेंगे:

एच। रुए, एस। मार्टिनो, और एन चोपिन। अव्यवस्थित गौसियन मॉडल के लिए अनुमानित बेस्ड लेप्लस सन्निकटन (चर्चा के साथ) का उपयोग करते हुए अनुमानित बेइज़ियन अनुमान । रॉयल स्टैटिस्टिकल सोसाइटी की पत्रिका, श्रृंखला बी, 71 (2): 319 {392, 2009. (पीडीएफ यहां उपलब्ध है )।


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बेयसियन सांख्यिकी में आधारित कुछ अच्छी पारिस्थितिकी पुस्तकें हैं:

केरी, एम। 2010. इकोलॉजिस्ट के लिए WinBUGS का परिचय: रिग्रेशन, एनोवा, मिश्रित मॉडल और संबंधित विश्लेषण के लिए बायेसियन दृष्टिकोण । अकादमिक प्रेस।

कीरी, एम।, और एम। शाउब। 2011. बेयूसियन जनसंख्या विश्लेषण WinBUGS का उपयोग करते हुए: एक पदानुक्रमित परिप्रेक्ष्य । अकादमिक प्रेस।

रॉयल, जेए और आरएम दोराज़ियो। 2008. पारिस्थितिकीय में पदानुक्रमित मॉडलिंग और आविष्कार: आबादी, मेटापोपुलेशन और समुदायों से डेटा का विश्लेषण । अकादमिक प्रेस

मुझे ज़ुआर एट अल भी मिलता है। (2009) बहुत उपयोगी है।

ज़्यूर, ए।, एन इनो, एन। वॉकर, एए सेवेलिए, और जीएम स्मिथ। पारिस्थितिकी के साथ मिश्रित प्रभाव मॉडल और एक्सटेंशन्स में आर । स्प्रिंगर।


@ गेविन सिम्पसन, क्या आपने तीसरी पुस्तक सूचीबद्ध के बारे में सुना / उपयोग किया है?

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जैक वीस (वे शांति से आराम कर सकते हैं ) एक उत्कृष्ट प्रशिक्षित सांख्यिकीविद् थे जो वास्तव में पारिस्थितिक / पर्यावरणीय सिद्धांतों पर अच्छी पकड़ रखते थे। उन्होंने पूरे अमेरिका और यहां तक ​​कि वैश्विक स्तर पर पारिस्थितिक / पर्यावरण वैज्ञानिकों के लिए एक अमूल्य सांख्यिकी सलाहकार के रूप में कार्य किया।

हालाँकि उसके पास ऐसी कोई पुस्तक नहीं है जिससे मैं परिचित हूँ, उसके पाठ्यक्रम के नोट्स अभी भी ऑनलाइन उपलब्ध हैं :

  1. पारिस्थितिकी में सांख्यिकीय तरीके [या 2012 का संस्करण]

    कोर्स डिसकशन:यह पारिस्थितिकीविदों और उनके परिजनों के लिए सांख्यिकीय मॉडलिंग में एक कोर्स है। हम प्राथमिक सांख्यिकीय विधियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, मुख्य रूप से प्रतिगमन, और वर्णन करते हैं कि पारिस्थितिक डेटा के विश्लेषण के लिए उन्हें और अधिक उपयुक्त बनाने के लिए उन्हें कैसे बढ़ाया जा सकता है। इन एक्सटेंशनों में अधिक यथार्थवादी संभावना मॉडल (सामान्य वितरण से परे) का उपयोग करना और उन स्थितियों के लिए लेखांकन करना शामिल है जिनमें अवलोकन सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र नहीं हैं। प्रत्येक मॉडल के लिए हम विचार करते हैं कि हम बार-बार (जब संभव हो) और बायेसियन दोनों तरीकों का उपयोग करके इसका अनुमान लगाने का तरीका देखेंगे। यहां हमारा जोर चौड़ाई की बजाय गहराई पर है। (अन्य स्नातक पाठ्यक्रम जो मैं पढ़ाता हूं, ECOL 562, एक सर्वेक्षण पाठ्यक्रम है जो पर्यावरण विज्ञान में सांख्यिकीय विधियों की एक विस्तृत श्रृंखला को शामिल करता है। यह पाठ्यक्रम उस पाठ्यक्रम से 40% सामग्री पर केंद्रित है, लेकिन इसे अधिक गहराई से कवर करता है।)

    परिकल्पना परीक्षण जैसे सांख्यिकीय विश्लेषण के मानक पैरामीट्रिक दृष्टिकोण के साथ परिचित है। इस पाठ्यक्रम का उद्देश्य एक स्नातक सांख्यिकी पाठ्यक्रम में आमतौर पर जो पढ़ाया जाता है, उसके बीच संक्रमण के रूप में सेवा करना है और पारिस्थितिकी और पर्यावरण विज्ञान में डेटा का सफलतापूर्वक विश्लेषण करने के लिए वास्तव में क्या आवश्यक है। आदर्श एनरोलमेंट एक उच्च स्तरीय स्नातक या शुरुआत स्नातक छात्र है जो पहले से ही एक परिचयात्मक सांख्यिकी पाठ्यक्रम ले चुका है और पर्यावरण विज्ञान और पारिस्थितिकी के लिए सांख्यिकी के आधुनिक अनुप्रयोग को देखना चाहता है। विषयों में शामिल हैं:

    - Basic concepts in regression: categorical predictors and interactions
    - Statistical distributions important in ecological modeling: binomial, Poisson, negative binomial, normal, lognormal, gamma
    - Likelihood theory and its applications in regression
    - Bayesian approaches to model fitting
    - Model selection protocols: Information-theoretic alternatives to significance testing
    - Generalized linear models: Poisson regression, negative binomial regression, logistic regression, gamma regression
    - Mixed effects models for analyzing temporally and spatially correlated data
      - Random intercepts and slopes models
      - Multilevel models with 2 and 3 levels
      - Hierarchical Bayesian modeling
      - Nonlinear mixed effects models
      - Mixed effects models with nested and crossed random effects
      - Hybrid mixed effects models with multivariate responses
    
  2. पर्यावरण विज्ञान के लिए सांख्यिकी [या 2007 ; 2012 संस्करण]

    कोर्स डिसकशन:पारिस्थितिकी और पर्यावरण विज्ञान के लिए सांख्यिकीय विधियों का परिचय। यह एक विषय है। यहां हमारा जोर गहराई की बजाय चौड़ाई पर है। (अन्य स्नातक पाठ्यक्रम जो मैं पढ़ाता हूं, इस पाठ्यक्रम के पहले तीसरे भाग में शामिल विषयों के लिए एक गहन दृष्टिकोण लेता है।) सांख्यिकीय विश्लेषण के मानक पैरामीट्रिक दृष्टिकोण जैसे कि परिकल्पना परीक्षण के साथ परिचित है। इस पाठ्यक्रम का उद्देश्य एक स्नातक सांख्यिकी पाठ्यक्रम में आमतौर पर जो पढ़ाया जाता है, उसके बीच संक्रमण के रूप में सेवा करना है और पारिस्थितिकी और पर्यावरण विज्ञान में डेटा का सफलतापूर्वक विश्लेषण करने के लिए वास्तव में क्या आवश्यक है। आदर्श एनरोलमेंट एक उच्च स्तरीय स्नातक या शुरुआत स्नातक छात्र है जो पहले से ही एक परिचयात्मक सांख्यिकी पाठ्यक्रम ले चुका है और पर्यावरण विज्ञान और पारिस्थितिकी के लिए सांख्यिकी के आधुनिक अनुप्रयोग को देखना चाहता है। विषयों में शामिल हैं:

    - Overview of regression
    - Likelihood theory and its applications in regression
    - Generalized linear models
    - Analysis of temporally correlated data
    - Mixed effects models
    - Generalized estimating equations
    - Bayesian methods
    - Generalized additive models
    - Survey sampling methods
    - Machine learning methods
    - Survival analysis
    - Contingency table analysis
    - Analysis of extreme values
    - Structural equation models
    
  3. पारिस्थितिकी और विकास के आँकड़े

    कोर्स विवरण: यह पारिस्थितिकीविदों और उनके परिजनों के लिए सांख्यिकीय मॉडलिंग में एक कोर्स है। हम प्राथमिक सांख्यिकीय विधियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, मुख्य रूप से प्रतिगमन, और वर्णन करते हैं कि पारिस्थितिक डेटा के विश्लेषण के लिए उन्हें और अधिक उपयुक्त बनाने के लिए उन्हें कैसे बढ़ाया जा सकता है। इन एक्सटेंशनों में अधिक यथार्थवादी संभावना मॉडल (सामान्य वितरण से परे) का उपयोग करना और उन स्थितियों के लिए लेखांकन करना शामिल है जिनमें अवलोकन सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र नहीं हैं। विषयों में शामिल हैं:

    - Experiments in ecology
    - Statistical distributions important in ecological modeling: binomial, Poisson, negative binomial, normal, lognormal, gamma, and exponential
    - Likelihood theory and its applications in regression
    - Bayesian approaches to model fitting
    - Model selection protocols: Information-theoretic alternatives to significance testing
    - Generalized linear models: Poisson regression, negative binomial regression, logistic regression, and others
    - Regression models for temporally and spatially correlated data: random coefficient models (multilevel models) and hierarchical Bayesian modeling
    
  4. पारिस्थितिकी 145- सांख्यिकीय विश्लेषण

    ईसीओएल 145 का इरादा पारिस्थितिक डेटा के विश्लेषण का गहन परिचय है। इसके लक्षित दर्शकों में अत्यधिक प्रेरित स्नातक छात्र और जैविक रूप से संबंधित विषयों में ऊपरी स्तर के स्नातक हैं जो आदर्श रूप से विश्लेषण करने के लिए स्वयं का डेटा रखते हैं। यह एक गंभीर, हाथ से चलने वाला कोर्स है, जो कि डिलेटेट या उन लोगों के लिए उपयुक्त नहीं है जो केवल ऑडिट और निरीक्षण करना चाहते हैं। हम दो आधुनिक सांख्यिकीय पैकेज, R और WinBUGS के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और उनका उपयोग अपने सभी फ़ॉइबल्स के साथ वास्तविक डेटा सेट से निपटने के लिए करते हैं। आप अपने खुद के अनुसंधान को अंजाम देने और अपने खुद के डेटा का विश्लेषण करने के जितना करीब होंगे, इस पाठ्यक्रम को उतना ही उपयोगी होना चाहिए।

    पाठ्यक्रम का परिप्रेक्ष्य यह है कि प्रायिकता मॉडल को डेटा-जनरेटिंग तंत्र के रूप में सबसे अच्छा माना जाता है और इस दृष्टिकोण के साथ हम पारिस्थितिक डेटा को सीधे मॉडल करने के लिए संभावना-आधारित विधियों का उपयोग करते हैं। डेटा सेट प्रकाशित साहित्य से हैं, मेरी अपनी परामर्श परियोजनाओं से, या पाठ्यक्रम में नामांकित छात्रों द्वारा आपूर्ति की जाती हैं। यदि आपके पास डेटा है तो आपको विश्लेषण करने की आवश्यकता है जो आपको कक्षा अभ्यास में उपयोग करने के लिए मेरे पास भेजने के लिए आपका स्वागत है। विषयों में शामिल हैं:

    - Statistical distributions important in ecological modeling: binomial, Poisson, negative binomial, normal, lognormal, gamma, and exponential
    - Likelihood theory and its applications in regression
    - Generalized linear models: Poisson regression, negative binomial regression, logistic regression, and others
    - The perils of significance testing—multiple comparison adjustments and the false discovery rate
    - Model selection protocols: likelihood ratio tests, Wald tests, and information-theoretic alternatives to significance testing
    - Goodness of fit for GLMs: deviance statistics, extensions of R2, Pearson chi-square approaches
    - Regression models for temporally and spatially correlated data: random coefficient models (multilevel models) and the method of generalized estimating equations
    - Bayesian approaches to data analysis
    - Hierarchical Bayesian modeling using WinBUGS and R
    

मुझे यकीन है कि पाठ्यक्रमों के बीच ओवरलैप का एक टन है, लेकिन उनके नोट्स (और आर कोड) इन पाठ्यक्रमों में से प्रत्येक के लिए उपलब्ध हैं और इस पोस्ट पर आने वाले अधिकांश लोगों के लिए बहुत उपयोगी साबित होना चाहिए।


अतिरिक्त पाठ्यक्रम-आधारित ऑनलाइन संसाधन यहां सूचीबद्ध हैं
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