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1.环境统计学概念与原理1

1.1环境科学与工程基础2

1.1.1科学、工程与技术2

1.1.2环境科学基础4

1.1.3环境工程与技术8

1.1.4环境问题与环境管理10

1.2环境统计学概述14

1.2.1环境研究中的问题与模型14

1.2.2环境统计学及其作用16

1.2.3环境学中的统计实例18

1.3环境数据19

1.3.1数据定义与数据性质19

1.3.2环境数据测量层次22

1.3.3环境数据变换24

1.3.4获取有意义的环境数据26

1.4环境统计学的概率基础28

1.4.1概率的基本概念29

1.4.2概率与随机变量的概率分布30

1.4.3随机变量的数字特征32

1.4.4多元随机变量与分布33

1.4.5大数定律与中心极限定理35

1.4.6环境的确定性与概率性过程38

1.5环境统计学基本原理38

1.5.1统计学的基本概念38

1.5.2环境统计的本质与规则43

1.5.3环境鲁棒性定律46

1.5.4计算统计学及其环境应用50

1.6本书目的与内容51

1.6.1本书目的51

1.6.2本书的内容51

2.MATLAB与矩阵运算基础53

2.1 MATLAB概述54

2.1.1 MATLAB一般知识54

2.1.2 MATLAB语法与数据结构56

2.2 MATLAB的基本操作60

2.2.1 MATLAB脚本与函数60

2.2.2 MATLAB控制流63

2.2.3可视化图形工具简介64

2.2.4 MATLAB统计工具库65

2.3矩阵运算基础66

2.3.1矩阵的基本概念66

2.3.2特征方程70

3.环境采样73

3.1采样的基本概念与原理74

3.1.1采样及采样设计74

3.1.2采样过程与步骤75

3.1.3确定样本大小76

3.1.4采样误差来源79

3.2概率采样与非概率采样80

3.2.1概率采样80

3.2.2非概率采样83

3.3环境采样85

3.3.1环境采样的基本原理85

3.3.2计算合理的环境样本大小87

3.3.3环境空间采样框架与采样方法89

3.3.4环境采样的规程与质量控制91

3.3.5环境采样设计的要点92

3.3.6环境采样中的基于设计与基于模型的方法97

3.3.7 Pierre Gy采样理论与环境采样应用99

3.4面向应用的环境采样与样本测试100

3.4.1环境科学与工程再理解100

3.4.2面向具体应用的环境采样103

3.4.3实验室之间样本测试数据偏差与精度比较105

4.描述性与探索性单变量统计分析109

4.1单变量描述性统计109

4.1.1描述性统计概述109

4.1.2以图形为基础的描述性统计110

4.1.3以数值为基础的描述性统计114

4.2离散型变量的理论分布122

4.2.1 Bernoulli分布与二项分布123

4.2.2 Poisson分布125

4.2.3几何分布与超几何分布127

4.2.4离散型均匀分布129

4.3连续型变量的理论分布129

4.3.1连续型均匀分布129

4.3.2正态分布131

4.3.3对数正态分布133

4.3.4指数分布135

4.3.5 Gamma分布136

4.3.6 t-分布138

4.3.7 F-分布139

4.3.8 X2-分布140

4.3.9 Weibull分布142

4.3.10 Beta分布145

4.3.11其他理论分布146

4.3.12 disttool与各种概率分布之间的关系148

4.4生成随机数151

4.4.1随机数生成方法151

4.4.2 MATLAB中的随机数生成153

4.5探索性单变量分析156

4.5.1探索性数据分析156

4.5.2探索性单变量数据分析156

4.5.3异常值判别163

5.推断性单变量统计分析168

5.1参数估计169

5.1.1参数估计基本概念169

5.1.2 Cramer - Rao不等式与参数估计定理172

5.1.3参数估计方法174

5.2点估计179

5.2.1点估计概念与方法179

5.2.2再论样本大小选择184

5.3区间估计185

5.3.1区间估计概念与方法185

5.3.2单样本与双样本区间估计187

5.4经典假设检验188

5.4.1经典假设检验原理189

5.4.2经典假设检验方法193

5.4.3方差分析203

5.5 p-值假设检验209

5.5.1 p-值假设检验原理209

5.5.2 p-值检验应用211

5.6非参数估计与检验212

5.6.1非参数统计概述212

5.6.2非参数估计214

5.6.3非参数检验方法217

6.双变量统计与回归分析229

6.1探索性双变量分析230

6.1.1双变量分布图形表示230

6.1.2双变量期望与变换233

6.2协方差与相关系数的计算和验证235

6.2.1协方差计算235

6.2.2相关系数计算与验证237

6.3经典线性回归分析与预测247

6.3.1线性回归模型的一般形式248

6.3.2经典线性回归计算249

6.3.3线性回归方程及残差分析的MATLAB实现257

6.3.4经典线性回归结果评价262

6.3.5线性回归结果的统计应用265

6.3.6 aoctool函数266

6.4双变量回归分析的扩充270

6.4.1多线性回归分析270

6.4.2鲁棒性回归分析276

6.4.3逐步回归分析279

6.4.4岭回归分析与局部最小二乘回归分析285

6.4.5多项式（曲线）回归分析288

6.4.6广义线性模型293

6.5非线性回归分析296

6.5.1非线性回归模型296

6.5.2混合效应模型299

6.5.3回归树300

7.多元统计分析305

7.1描述性与探索性多元分析306

7.1.1多元数据与多元分析306

7.1.2多元数据可视化309

7.1.3多元数据分布314

7.1.4多元数据显著性检验317

7.1.5 MATLAB中的多元统计量比较分析320

7.2减小多元数据维度：线性方法326

7.2.1多元线性维度分析方法比较326

7.2.2主成分分析原理与方法327

7.2.3 MATLAB中主成分分析的实现332

7.2.4因子分析340

7.3减小多元数据维度：非线性方法344

7.3.1多维标度分析概述344

7.3.2经典多维标度分析346

7.3.3非度量多维标度分析349

7.3.4 Procrustes分析354

7.4判别分析355

7.4.1分类与判别分析概述355

7.4.2判别分析方法与准则357

7.4.3 MATLAB中判别分析的实现363

7.5聚类分析368

7.5.1聚类分析概述368

7.5.2谱系聚类分析原理370

7.5.3以优化方法为基础的聚类381

7.5.4聚类结果评价386

7.6典型相关分析388

7.6.1典型相关分析概念与原理388

7.6.2 MATLAB中典型相关分析的实现390

附录1综合作业394

附录2希腊字母及其读音396

附录3 MATLAB主要统计函数397

参考文献420

后记427