生态系统服务ArcGIS Pro1.ArcGIS Pro 2.ArcGIS Pro基础 3.ArcGIS Pro数据预处理4.ArcGIS Pro空间分析 5.模型构建器 6.ArcGIS Pro符号制作 7.ArcGIS Pro制图布局与出R环境配置1.R语言基础数据文件操作处理函数包
一、 分子生态网络简介分子生态网络分析是一个极具前景的群落生态分析方法，它能够较为轻松的探究出不同环境中的不同生物特征(物种或基因等)间的相互作用关系或共存模式。通过确定整个网络中的具有高连接度的微生物特征或该特征在模块内所处的位置，可以得到整个网络中的关键物种或基因(hub nodes)以及一些较为重要的物种或基因。这一类微生物特征可能对于微生物群落的结构和功能有着一定的决定作用。网络分析方法已
使用R来处理生态学数据越来越受到科研工作者的青睐，语义编程风格、漂亮的出图效果，能直接俘获众多用户。本文将生态学数据处理中经常会使用到的功能做个搜集整理。本文假设读者有一些R的基础知识，对于R的编程规则有所了解。文章内容包括：一、准备工作二、数据分布形式三、数据探索四、均值比较五、趋势检验六、用回归分析不同因子的贡献大小放一张R基础绘图函数绘制的图镇文一、准备工作# 清理内存中所有变量rm(lis
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2023-09-11 17:27:41
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随着湖泊富营养化的加剧，湖泊浮游植物生物量持续增加，甚至产生蓝藻水华，这一过程中浮游植物的丰富度和种群组成均随之发生重要变化，而浮游植物初级生产力（productivity）和丰富度（richness）的关系是湖泊生物多样性和生态功能保护和管理的基础。一般认为浮游植物丰富度单峰或单调递增响应初级生产力的增加，而解释这一增加过程的理论则多种多样，产生这种不确定性的根本原因在于对初级生产力增加过程中丰
1 回归的概念 在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分
课程作业存档，代码是原创的，有一个地方的思路是借鉴网络上的，会标出来。题目计算路线： 计算八个分潮的6个天文元素→查找八个分潮的杜德森数→计算分潮的初始相位→计算角速度σ→求解f(交点因子) u(交点订正角)→系数A、B的求解→F’ F’'与 X Y的求解→振幅R 位相θ→分潮的调和常数H/g，最后附上部分作图。计算八个分潮的六个天文元素用2.44式计算天文元素中的五个，s, h’, p, N’,
文章目录1.计算思维2.程序设计方法论基础设计分析自顶向下设计自低向上执行3.计算生态4.python内置函数 1.计算思维人类在认识世界、改造世界过程中表现出三种基本的思维特征:以实验和验证为特征的实证思维，以物理学科为代表；以推理和演绎为特征的逻辑思维，以数学学科为代表；以设计和构造为特征的计算思维，以计算机学科为代表。计算思维的本质是抽象(Abstraction)和自动化(Automati
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2023-06-16 20:28:49
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服务的协作1. 服务的类型按照分层架构设计出来的微服务，其内部有 Facade 服务、应用服务、领域服务和基础服务。各层服务的主要功能和职责如下。Facade 服务：位于用户接口层，包括接口和实现两部分。用于处理用户发送的 Restful 请求和解析用户输入的配置文件等，并将数据传递给应用层。或者在获取到应用层数据后，将 DO 组装成 DTO，将数据传输到前端应用。应用服务：位于应用层。用来表述应
本次作业主要是实现正则化多项式回归，画出训练误差和交叉测试误差随训练用例数量变化的曲线，分析高偏差和高方差的影响因素，最后画出的取值变化对误差的影响曲线。主要函数文件如下 ，需要实现最后4个带*文件的函数。ex5.m - Octave/MATLAB script that steps you through the exercise
ex5data1.mat - Dataset
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5.1回归思想的起源“回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿(Francis Galton,1822～1911.生物学家达尔文的表弟)在研究人类遗传问题时提出来的。为了研究父代与子代身高的关系，高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据。他发现这些数据的散点图大致呈直线状态，也就是说，总的趋势是父亲的身高增加时，儿子的身高也倾向于增加。但是，高尔登对试验数据进行了深入的分析，发现了一个很有趣
本文主要利用回归模型的矩阵形式，推导了多元线性回归模型中普通最小二乘估计的各个结论。
目录Chapter 3：矩阵形式的线性回归模型一、模型设定与最小二乘估计二、线性回归模型的基本假定三、最小二乘估计的统计性质四、抽样分布与统计推断Chapter 3：矩阵形式的线性回归模型一、模型设定与最小二乘估计利用矩阵形式推导多元线性回归模型的解，其思想主要来源于线
写在前面：我们组去年发表的一篇文章，很幸运的得到了国内同行的“指点” 。仔细阅读檄文以后，深感统计学的思维和理念在生态学里的重要性，而写文章的同行跟我们的理解可能存在出入。认真回复的过程中，对于统计学有了更深入的一点认识，感谢同行。为帮助记忆，在此稍作整理和记录，以自勉。也希望能够稍微助力统计学入门的小伙伴们。有不当之处，更希望精通统计学的小伙伴们多多指正。文献里经常会看到，对环境因子做
JEM中的CCLM技术涉及到了线性回归，看了一些帖子还挺有趣的，记录下。原文地址：https://www.zhihu.com/question/47455422?from=profile_question_card “回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿(Francis Galton, 1822～1911.生物学家达尔文的表弟)在研究人类遗
Hadoop基础组件介绍
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2019-09-01 10:44:03
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这是景观生态学的内容，也提到了景观生态规划。 转自俞孔坚老师的《景观生态规划发展历程——纪念麦克哈格先生逝世两周年》一文。 1景观生态学自20世纪30年代德国生物地理学家C．Troll提出景观生态一词以来，景观生态学作为生态学中最年轻的学科在过去的20多年中得到迅猛的发展．在现代地理学和生态学结合下产生的景观生态学，以生态学的理论框架为依托，吸收现代地理学和系统科
产业集使相互作用的企业能够互相依赖、相互协调。新产业区新产业区是具有高度专业化分工特点的
原创
2022-12-06 10:33:54
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目录①R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图 ②R语言多元数据统计分析在生态环境中的实践应用①R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图暨融合《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析》、《随机森林模型》、《回归及混合效应模型》、《结构方程模型》、《统计结果作图》七合一版本教学方案R 语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而
生物多样性
Biology diversity Pro 独立运行软件，可计算很多钟指数，还能完成一些其它的运算如聚类等，推荐..（5.09M）
Biotools:计算多样性指数的软件,是一个EXCEL宏，解压运行后将在EXCEL生成一个工具栏,只有4个按钮,使用非常方便,不过只能计算7个指数.本地下载（66K）
Bio-Dap:计算多样性指数的软件,解压后可直接运行，有独立的运行界面，不过需要
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2008-09-22 19:33:00
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一、回归分析无论上一期数据如何波动，本期数据围绕均值波动。线性回归：非线性回归：变量变换（特征项高阶/取对数）： 二、一元线性回归1、参数估计（最小二乘法）总的误差平方和最小。?0、?1的最小二乘估计：2、最小二乘回归直线 养成跑完回归后看残差的好习惯，用残差检验模型假设。三、最小二乘法前提假设（高斯马尔夫假设）线性于参数：回归参数为线性；随机抽样：残差无序列相关；不存在完全共
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22482引言本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。示例数据有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。> head(train)拟合..
原创
2021-05-19 21:31:52
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