【案例教程】R语言在生态环境领域中的实践技术应用

R语言作为新兴的统计软件，以开源、自由、免费等特点风靡全球。生态环境领域研究内容广泛，数据常多样而复杂。利用R语言进行多元统计分析，从复杂的现象中发现规律、探索机制正是R的优势。为此，本课程以鱼类、昆虫、水文、地形等多样化的生态环境数据为例，在R语言的基本操作介绍基础上，利用vegan、ade4、adespatial、stats、cluster、dendextend等多个程序包分析数据的分布、相关性、回归、聚类、排序、空间结构和群落多样性等内容，解读其结果及生态学意义，并将数据分析和作图展现集成于一体，引导读者能够系统运用R语言在生态环境领域进行多方位分析与探索。

【原文链接】：R语言在生态环境领域中的实践技术应用https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5NTkyMzcxNw==&mid=2247541029&idx=4&sn=80acb3cc2e67e9eb2d0ccbb614a278bd&chksm=fe68e74fc91f6e59b09836c056e8226beebc41b067e5cd1fec5cc2e6faa0ecb000ef8e3e0b72&token=645508587&lang=zh_CN#rd

【方式】：直播 +永久回放（不限时间和次数）+答疑群长期辅助+全套资料

【内容介绍】：

1、R的获取和安装

2、R的数据类型

3、R的函数

4、R包的载入及使用

案例一：不同物种的多度分析

案例二：不同物种在样方中的空间分布

案例三：水文、地形等环境数据地图

1、不同变量之间的相关性分析

2、不同物种之间的差异及距离矩阵

3、图解关联矩阵

专题四、回归分析 ：

1、用lm()拟合回归模型

2、一元及多元线性回归

3、多项式回归

4、回归诊断

5、选择最佳的回归模型

案例：样方之间的不同类型聚类及比较

（单连接、完全连接、平均聚合聚类(UPGMA)、Ward最小方差聚类等）

专题五、聚类分析

两种聚类树及其比较

专题六、排序分析 ：

1、主成分分析(PCA)

2、对应分析(CA)

3、主坐标分析(PCoA)

4、非度量多维尺度分析(NMDS)

专题七 、数据空间分析 ：

1、空间结构和空间分析概述

2、多元趋势面分析

3、基于特征根的空间变量和空间建模

4、多尺度排序（MSO）

专题八、生物多样性分析 ：

1、生物群落的稀疏度分析

2、生物群落的alpha、beta和gamma多样性

3、群落功能多样性、功能组成和谱系多样性