利用R语言进行生态环境数据的可视化分析:方法和实践

R语言是一种用于统计分析、绘图的语言和操作环境,属于GNU系统的一个自由、免费、开源的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具1。
R是由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年开发的一种编程语言,拥有广泛的统计和图形方法目录,包括机器学习算法、线性回归、时间序列、统计推理等1。
大多数R库都是用R编写的,但是对于繁重的计算任务,最好使用C、c++和Fortran代码1。
R不仅在学术界很受欢迎,很多大公司也使用R编程语言,包括Uber、谷歌、Airbnb、Facebook等

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。

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文章目录

    • 一、R语言基本操作及语法
    • 二、探索性数据分析
    • 三、相关性分析
    • 四、回归分析
    • 五、聚类分析
    • 六、排序分析
    • 七 、数据空间分析
    • 八、生物多样性分析

一、R语言基本操作及语法

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

二、探索性数据分析

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
利用R语言进行生态环境数据的可视化分析:方法和实践_第1张图片

三、相关性分析

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
利用R语言进行生态环境数据的可视化分析:方法和实践_第2张图片

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
利用R语言进行生态环境数据的可视化分析:方法和实践_第3张图片

五、聚类分析

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)
利用R语言进行生态环境数据的可视化分析:方法和实践_第4张图片

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)

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)

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

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