本文主要是介绍R语言在生态环境领域中的实践技术应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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，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。
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专题一 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
专题二 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
环境变量气泡图
专题三 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
不同环境因子Pearson相关性图
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
生物量对各因素的回归诊断图
专题五 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）
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
这篇关于R语言在生态环境领域中的实践技术应用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
