R语言及其在生态学中的应用-1

课程编码：071300M02006H-1 英文名称：R language and its application in ecology 课时：42 学分：2.00 课程属性：一级学科普及课 主讲教师：赖江山等

现代生态学研究已经跨入的大数据的时代，传统的统计软件已经很难满足当前的数据分析需求。近年来，R语言以其灵活、开放、易于掌握、免费等诸多优点，在生态学研究各领域迅速传播并赢得广大研究者的青睐和应用。当前，大部分生态学研究论文均以R语言作为数据分析的工具，因此，熟练使用R语言已经成为生态和环境科学的研究生必须掌握的一项技能。
本课程不仅让学生了解基本和高级数量生态学方法的基本原理，同时，也通过案例手把手教大家如何利用R语言来实现这些方法。通过本课程的学习，不仅让学生理解数量生态学的方法和原理，同时能熟练使用R语言来实现这些方法，提高数据分析的能力，扩宽数据分析的视野，充分挖掘数据资源，为顺利完成毕业论文和为今后的科学研究打下坚实的基础。
教学要求：
1. 授课老师熟悉基本和高级数量生态学方法和熟练使用R语言
2. 学生具备基本的统计学知识
3. 学生需要自备笔记本电脑
4. 由于涉及到程序操作，为了保证教学效果，选课人数不超过50人

无

第一章 R语言重要性及历史 1学时 赖江山
第1节 R语言重要性及历史
第二章 R语言基本操作 2学时 赖江山
第1节 R语言的基本语法
第2节 利用R进行数据整理
第3节 R语言的简单编程
第三章 数据可视化 15学时 赖江山
第1节 R语言的基本作图
第2节 ggplot2作图
第3节 基于R语言空间作图
第4节 基于R语言三维作图
第5节 数据挖掘
第四章 基于R语言基本统计分析 10学时 赖江山
第1节 数据描述统计
第2节 概率分布拟合
第3节 T检验和卡方检验
第4节 相关（Pearson相关、秩相关、偏相关和Mantel相关）
第5节 方差分析
第6节 线性回归分析（普通回归、广义线性模型、二型回归、混合效应模型）
第7节 结构方程模型（SEM）
第8节 非线性回归
第五章 基于R语言的多元统计 9学时 赖江山
第1节 距离矩阵
第2节 聚类分析（层次聚类、网络分析）
第3节 Mantel相关，多元方差分析
第4节 简单排序（PCA、CA、PCOA、NMDS)
第5节 梯度分析（RDA、CCA和dbRDA)

赖江山：博士，中国科学院植物研究所副研究员。2008年获中国科学院植物研究所生态学专业博士学位；2009-2010年美国新墨西哥大学访问学者，2014-2015年加拿大蒙特利尔大学Pierre Legendre实验室访问学者。研究方向为数量生态学和森林生态学，在国内外核心期刊上发表了数十篇学术论文。近年来致力于在国内生态学界推广R语言，出版译著《数量生态学-R语言应用》（高等教育出版社），该书成为国内高校生态学与R语言教学的基本教材，并多次受邀国内各大高校与科研院所开展R语言的培训，累计培训学员数五千人次。中国科学院大学研究生课程“R语言及其生态学上应用”主讲老师。2016年11月，应中国科学院加德满都科教中心和尼泊尔最高学府特里布文大学共同邀请，赴尼泊尔组织并主讲十天“基于R语言统计分析方法”培训班。赖江山老师以独特的视角、通俗易懂的语言解析各种统计学方法、并结合案例通过R语言实现所涉及的统计方法、他的课一直以来受到学生的好评。