近年來，隨著新的數據分析方法在生態學和環境科學研究中的迅速發展和大數據時代的來臨，R語言統計軟件以其靈活、開放、易于掌握、免費等諸多優點，在生態科學和環境科學研究領域迅速傳播并贏得廣大研究者的青睞。數量生態學方法是現代生態學研究的重要工具，本書是連接數量生態學方法和R語言的橋梁。(加)博卡德、(法)吉萊、(加)勒讓德編著的《數量生態學--R語言的應用》首先介紹探索性數據分析和關聯矩陣的構建，然后介紹數量生態學的三類主要方法：聚類分析、排序(非約束排序和典范排序) 和空間分析。本書的重點不是介紹數量方法的理論基礎和數學公式，而是在簡要介紹原理的基礎上，利用案例數據，手把手地教大家如何在R中實現數量分析。《數量生態學--R語言的應用》可作為生態學、環境科學及其他相關領域(例如海洋學、分子生態學、農學和土壤科學)本科生和研究生的教材，也可作為相關專業科研人員的自學參考書。
加)博卡德、(法)吉萊、(加)勒讓德編著的《數量生態學--R語言的應用》的特色是在簡要介紹分析方法原理的基礎上，利用案例數據逐步展示如何在R中實現生態學數據數量分析的基本方法(數據描述性統計、關聯測度計算)和高級方法(聚類分析、排序分析和空間分析)，與Numerical Ecology互為補充。
Daniel Borcard博士，加拿大蒙特利爾大學生物科學系高級研究員。長期從事數量生態學、群落生態學和生物統計學方面的科研和教學工作，曾獲蒙特利爾大學教學獎。 Francois Gillet博士，法國弗朗什孔泰大學科學與技術學院教授。長期從事群落生態學、植被生態學、數量生態學和生態模型方面的科研和教學工作。 Pierre Legendre博士，加拿大蒙特利爾大學生物科學系教授，加拿大皇家學會會員。在群落生態學、數量生態學、統計生態學和系統發育中的數量方法等領域具有很高的造詣，是國際數量生態學界的，著有影響力極大的Numerical Ecology一書，200余篇。他也是生態學/環境科學領域lsI檢索較高引用率的學者之一。
第1章 緒論
1.1 為什么需要數量生態學?
1.2 為什么用R?
1.3 本書的讀者群和結構
1.4 如何使用本書
1.5 數據集
1.5.1 Doubs魚類數據集 顯示全部信息第1章 緒論
1.1 為什么需要數量生態學?
1.2 為什么用R?
1.3 本書的讀者群和結構
1.4 如何使用本書
1.5 數據集
1.5.1 Doubs魚類數據集
1.5.2 甲螨數據集
1.6 關于R幫助資源的提醒
1.7 現在是時候了
第2章 探索性數據分析
2.1 目標
2.2 數據探索
2.2.1 數據提取
2.2.2 物種數據：及時次接觸
2.2.3 物種數據：進一步分析
2.2.4 物種數據轉化
2.2.5 環境數據
2.3 小結
第3章 關聯測度與矩陣
3.1 目標
3.2 關聯測度的主要類別(簡短概述
3.2.1 Q模式和R模式
3.2.2 Q模式下對稱或非對稱的系數：雙零問題
3.2.3 定性或定量數據的關聯測度
3.2.4 概括
3.3 Q模式：計算對象之間的距離矩陣
3.3.1 Q模式：定量的物種數據
3.3.2 Q模式：二元(有一無)物種數據
3.3.3 Q模式：定量數據(除物種多度數據外的數據
3.3.4 Q模式：二元數據(除物種有一無數據外的數據
3.3.5 Q模式：混合類型、包括分類(定性多級)變量
3.4 R模式：計算變量之間的依賴矩陣
3.4.1 R模式：物種多度數據
3.4.2 R模式：物種有一無數據
3.4.3 R模式：定量和序數數據(除物種多度外的數據
3.4.4 R模式：二元數據(除物種多度外的數據
3.5 物種數據的預轉化
3.6 小結
第4章 聚類分析
4.1 目標
4.2 聚類概述
4.3 基于連接的層次聚類
4.3.1 單連接聚合聚類
4.3.2 連接聚合聚類
4.4 平均聚合聚類
4.5 ward最小方差聚類
4.6 靈活聚類
4.7 解讀和比較層次聚類結果
4.7.1 引
