1.本書說明統計學基本原理和環境問題上的應用，課程內容有深淺之分，章節前有標示「*」符號是較深入的進階應用，初學統計者可以略過。
2.本書內容為環境有關的統計問題，每章後面都有精選習題，目錄頁有QR code，內附習題詳細解題過程及教師教學專用的 PPT檔。
3.例題及習題解題大部分以EXCEL的統計軟體計算，並說明報表解答的意義，可使讀者了解。
具体描述
好的，这是一份关于一本名为《環境統計學》的图书的详细简介，内容不包含《環境統計學》本身的书籍内容，而是聚焦于其他可能与环境、统计学相关的图书的主题和深度，旨在提供一个详实且自然的介绍。 --- 《全球氣候變遷與生態系統韌性：數據驅動的決策與預測模型》 書籍概述： 本書深入探討了當代全球氣候變遷對地球生態系統造成的深遠影響，並側重於如何利用先進的數據科學和統計建模方法來評估、預測和制定有效的調適與減緩策略。這不僅是一部氣候科學的文獻綜述，更是一本引導決策者和研究人員如何將複雜的環境數據轉化為可操作的政策建議的實用指南。 第一部分：氣候變遷的量化基礎與數據挑戰 氣候系統的複雜性要求我們必須依賴高解析度的觀測數據和強健的統計推斷工具。本書從基礎的氣候學概念出發，詳述了全球氣溫、降水、海平面上升等核心氣候變數的長期趨勢分析。 章節亮點： 1. 時間序列分析在氣候學中的應用： 深入探討如何應用ARIMA、GARCH等經典時間序列模型來捕捉氣候數據中的自相關性和非平穩性。特別關注如何區分自然變異與人為強迫訊號，包括使用濾波技術（如霍爾特-溫特斯平滑）來分離長期趨勢和季節性波動。 2. 遙感數據的質量控制與校準： 隨著衛星遙感技術的發展，獲取大尺度環境數據變得可行。本章詳細介紹了來自MODIS、Landsat等衛星平臺的數據在植被指數（NDVI）、地表溫度（LST）等環境指標上的應用，以及處理雲層遮蔽、儀器偏差等常見數據缺陷的統計方法。 3. 極端事件的頻率與強度分析： 氣候變遷最顯著的影響體現在極端天氣事件（如熱浪、特大洪水）的增加。本書採用極值理論（Extreme Value Theory, EVT），包括Gumbel、Fréchet和Weibull分佈，來模型化這些極端事件的發生機率和潛在峰值，為基礎設施設計提供科學依據。 第二部分：生態系統響應與生物統計學建模 環境統計學的最終目標是理解生命系統對外部壓力的反應。本書將統計分析的焦點轉向生物多樣性、物種分佈和生態系統服務的變化。 章節亮點： 4. 物種分佈模型（SDMs）的進階應用： 介紹如何利用最大熵模型（MaxEnt）和廣義加性模型（GAMs）來預測物種在不同氣候情景下的潛在棲息地轉移。重點分析了模型選擇中的信息準則（AIC、BIC）以及模型驗證中的空間自相關性處理。 5. 生態網絡與連通性分析： 探討在破碎化景觀中，如何使用圖論與網絡分析方法（如中心性指標、模塊化分析）來量化生態走廊的有效性。這部分結合了地理信息系統（GIS）的空間權重矩陣，以評估環境壓力在不同節點上的傳播效應。 6. 結構方程模型（SEM）在複雜環境系統中的因果推斷： 氣候、土地利用、污染等因素往往是相互交織的。本書詳細闡述瞭如何使用SEM來建立和檢驗多因子交互作用的因果路徑，例如，氣溫上升如何通過影響病媒生態，間接改變人類健康風險的複雜結構。 第三部分：政策制定、風險評估與不確定性量化 數據的意義在於指導行動。本部分著重於如何將科學研究成果轉化為政策語言，並嚴謹地處理預測模型中固有的不確定性。 章節亮點： 7. 氣候模型的不確定性分解： 全球氣候模型（GCMs）的預測結果存在內在不確定性（參數不確定性、模式結構不確定性）。本書介紹了蒙地卡羅模擬和貝葉斯層次模型（Bayesian Hierarchical Models）來對這些不確定性進行量化和傳播分析，確保政策建議建立在充分考慮“最壞情況”的基礎上。 8. 環境風險與成本效益分析： 評估環境保護措施的投入產出比是決策的關鍵。本章涵蓋了損失函數的建立、風險溢價的計算，以及如何將社會貼現率引入到長期氣候適應項目的經濟評估中，確保環境決策的經濟合理性。 9. 可解釋性機器學習（XAI）於環境監測的集成： 隨著深度學習在圖像識別和時間序列預測中的興起，如何確保這些“黑箱”模型能為環境決策者提供可信賴的解釋至關重要。本書展示瞭如何運用SHAP值和LIME方法，來揭示機器學習模型在預測森林火災風險或水質污染熱點時所依賴的主要環境特徵。 目標讀者群： 本書適合環境科學、生態學、地理信息科學、公共政策及相關工程領域的高年級本科生、研究生，以及從事環境規劃、氣候風險評估的專業人士與政府機構決策人員。它要求讀者具備基礎的統計學知識，並渴望深入理解如何運用現代定量工具來應對二十一世紀最緊迫的環境挑戰。 ---
著者信息
作者簡介
溫清光
學歷
國立成功大學土木工程系學士、碩士、博士、國家工學博士
經歷
國立成功大學環境工程系講師、副教授、教授、特聘教授暨系主任、國立成功大學工學院副院長，現為國立成功大學名譽教授
榮譽
國立成功大學名譽教授(2010)
中華民國環境工程學會工程獎章(2005)
國立成功大學教學特優教師獎(2004)
國立成功大學工學院優良教師獎(1994)
中國環境工程學會工程論文獎(1994)
中國工程師學會優秀青年工程獎(1983)
中國土木水利工程學會工程論文獎(1983)
專書
/2018/《水污染防治–原理與實務》(與張智華合著)
/1989/《廢水工程學–集水工程和抽水工程》
/1984/《廢水工程學–收集、處理及處分》上、下冊
專業領域
工程統計、水質模式分析 、水污染防治規劃
溫清光
學歷
國立成功大學土木工程系學士、碩士、博士、國家工學博士
經歷
國立成功大學環境工程系講師、副教授、教授、特聘教授暨系主任、國立成功大學工學院副院長，現為國立成功大學名譽教授
榮譽
國立成功大學名譽教授(2010)
中華民國環境工程學會工程獎章(2005)
國立成功大學教學特優教師獎(2004)
國立成功大學工學院優良教師獎(1994)
中國環境工程學會工程論文獎(1994)
中國工程師學會優秀青年工程獎(1983)
中國土木水利工程學會工程論文獎(1983)
專書
/2018/《水污染防治–原理與實務》(與張智華合著)
/1989/《廢水工程學–集水工程和抽水工程》
/1984/《廢水工程學–收集、處理及處分》上、下冊
專業領域
工程統計、水質模式分析 、水污染防治規劃
图书目录
第1章 環境統計學概論
1-1 環境統計學
1.2 統計在大數據時代的地位
1.3 統計學上之專有名詞
1.4 本書的架構與內容
1.5 EXCEL 統計軟體的應用
1.6 本書的用法
第2章 資料收集與整理
2.1 資料的來源
2.2 資料的性質分類及其統計方法
2.3 各種資料性質的判斷方法
2.4 特殊數據的處理與品質評估
2.4.1 離群值的前處理
2.4.2 未檢出數據(ND)的處理
2.4.3 遺漏數據的處理
2.5 單變數之資料分布
2.5.1 單變數統計圖表之製作
2.5.2 資料分布形狀
2.5.3 次數分配表之製作
2.6 其他統計圖之製作
2.6.1 多變數統計圖
2.6.2 空間分布圖
第二章：習題
第3章 敘述統計
3.1 隨機變數之敘述統計
3.2 集中趨勢之統計量
3.2.1 平均數
3.2.2 中位數
3.2.3 眾數
3.2.4 各種中心值間之關係
3.3 位置統計量
3.3.1 四分位數的求法
3.3.2 百分位統計量
3.4 離散統計量
3.5 動差
3.6 形狀統計量
3.7 EXCEL 的敘述統計計算
3.8 特殊資料統計量
3.8.1 ND數小於15%之統計法
3.8.2 ND數在15%與50%之統計法
3.8.3 ND數在50%與90%之統計法
3.8.4 ND數大於90%之統計法
第三章：習題
第4章 機率函數與常態機率分配
4.1 一維隨機變數之機率函數與性質
4.1.1 一維隨機變數之機率函數
4.1.2 一維隨機變數之累積機率函數
4.1.3 一維隨機變數之機率分配的重要特徵值
4.2 多維隨機變數之聯合機率函數
4.2.1 聯合機率函數
4.2.2 條件機率函數
4.2.3 多維函數之特徵值
4.3 常態分配
4.3.1 機率函數及其參數
4.3.2 常態分配表及其應用
4.3.3 EXCEL 常態分配統計軟體的應用
4.3.4 標準化之應用
4.4 機率點圖法
4.4.1 常態機率點圖法—算術刻度法
4.4.2 常態機率點圖法—機率刻度法
4.5 常態分配之再生性
第四章：習題
第5章 其他常用的機率分配
5.1 柏努利試驗與柏努利分配
5.2 二項分配
5.2.1 機率函數
5.2.2 二項分配之圖形
5.2.3 二項分配之性質
5.2.4 二項分配機率與累積機率之求法
5.3 幾何分配
5.3.1 機率函數
5.3.2 幾何分配之應用
5.4 普松分配
5.5 對數常態分配
5.6 韋伯分配
5.7 極端值分配
5.8 常用機率分配綜合表
第五章：習題
第6章 抽樣分配
6.1 抽樣方法
6.1.1 非機率抽樣
6.1.2 機率抽樣法
6.2 抽樣分配
6.3 樣本平均數分配
6.4 卡方( χ2 )分配
6.5 t-分布
6.6 F-分配
第六章：習題
第7章 估計
7.1 估計
7.1.1 估計的誤差
7.1.2 參數(母數)的估計
7.2 母體平均數( μ)的估計
7.2.1 一個母體平均數之估計
7.2.2 容許界限或容許空間
7.2.3 兩個母體平均數差之區間估計
7.3 變異數之區間估計
7.4 母體比例區間估計
7.4.1 一個母體比例區間估計
7.4.2 兩個母體比例差區間估計-大樣本
7.5 抽樣樣本數n之推定
7.5.1 均數μ推估所需之採樣數
7.5.2 比例p所需之樣本
第七章：習題
第8章 假設檢定
8.1 假設檢定
8.1.1 假設檢定基本原理
8.1.2 假設檢定的誤差
8.1.3 單尾檢定與雙尾檢定
8.1.4 假設檢定之步驟
8.2 平均值μ之假設檢定
8.2.1 一個母體平均值μ之假設檢定
8.2.2 兩個母體平均值之假設檢定
8.3 變異數假設檢定
8.4 比例假設檢定
8.5 無母數檢定
8.6 機率分配密合度檢定
8.6.1 卡方( χ2)密合度檢定
8.6.2 Kolmogorov-Smirnov (K-S)密合度檢定
8.7 卡方獨立性檢定與關聯性檢定
8.8 符號檢定
8.8.1 符號檢定之原理與方法
8.8.2 中位數符號檢定法
8.8.3 魏克生符號等級檢定法
8.8.4 魏克生等級和檢定法
8.9 隨機性檢定—連檢定法
第八章：習題
第9章 變異數分析
9.1 變異數分析和實驗設計
9.2 一因子變異數分析
9.3 二因子變異數分析
9.3.1 二因子未重覆試驗之變異數分析
9.3.2 隨機集區設計與變異數分析
9.3.3 二因子等次數重覆試驗變異數分析
第九章：習題
第10章 相關與迴歸分析
10.1 前言
10.2 簡單相關與相關係數
10.3 簡線型迴歸分析
10.3.1 簡線型迴歸方程式
10.3.2 迴歸係數之估計
10.3.3 迴歸變異數分析
10.3.4 迴歸方程式之判定係數
10.3.5 迴歸線的信賴界限帶
10.3.6 殘差分析
10.3.7 迴歸模式之修正
10.4 複相關與複相關係數
10.5 複迴歸分析
10.5.1 複迴歸方程式
10.5.2 平面複迴歸分析
10.6 應用EXCELL求最佳複迴歸模式
10.6.1 所有可能迴歸法
10.6.2 逐步迴歸法
第十章：習題
第11 時間數列分析
11.1 概論
11.2 時間數列的種類與判定方法
11.3 時間數列模式分析
11.4 傳統時間數列模式分析
11.4.1 長期趨勢
11.4.2 移動平均法與預測
11.5 季節變動
11.6 應用EXCEL 預測未來
第十一章：習題
統計附表
附表1：常態分配
附表2：t-分配
附表3：χ2分配
附表4：K-S檢定臨界值，Dn( 雙尾檢定)
附表5：柯亨λ參數表
附表6：魏克生(Wilcoxon)符號等級檢定表
參考資料
索引
1-1 環境統計學
1.2 統計在大數據時代的地位
1.3 統計學上之專有名詞
1.4 本書的架構與內容
1.5 EXCEL 統計軟體的應用
1.6 本書的用法
第2章 資料收集與整理
2.1 資料的來源
2.2 資料的性質分類及其統計方法
2.3 各種資料性質的判斷方法
2.4 特殊數據的處理與品質評估
2.4.1 離群值的前處理
2.4.2 未檢出數據(ND)的處理
2.4.3 遺漏數據的處理
2.5 單變數之資料分布
2.5.1 單變數統計圖表之製作
2.5.2 資料分布形狀
2.5.3 次數分配表之製作
2.6 其他統計圖之製作
2.6.1 多變數統計圖
2.6.2 空間分布圖
第二章：習題
第3章 敘述統計
3.1 隨機變數之敘述統計
3.2 集中趨勢之統計量
3.2.1 平均數
3.2.2 中位數
3.2.3 眾數
3.2.4 各種中心值間之關係
3.3 位置統計量
3.3.1 四分位數的求法
3.3.2 百分位統計量
3.4 離散統計量
3.5 動差
3.6 形狀統計量
3.7 EXCEL 的敘述統計計算
3.8 特殊資料統計量
3.8.1 ND數小於15%之統計法
3.8.2 ND數在15%與50%之統計法
3.8.3 ND數在50%與90%之統計法
3.8.4 ND數大於90%之統計法
第三章：習題
第4章 機率函數與常態機率分配
4.1 一維隨機變數之機率函數與性質
4.1.1 一維隨機變數之機率函數
4.1.2 一維隨機變數之累積機率函數
4.1.3 一維隨機變數之機率分配的重要特徵值
4.2 多維隨機變數之聯合機率函數
4.2.1 聯合機率函數
4.2.2 條件機率函數
4.2.3 多維函數之特徵值
4.3 常態分配
4.3.1 機率函數及其參數
4.3.2 常態分配表及其應用
4.3.3 EXCEL 常態分配統計軟體的應用
4.3.4 標準化之應用
4.4 機率點圖法
4.4.1 常態機率點圖法—算術刻度法
4.4.2 常態機率點圖法—機率刻度法
4.5 常態分配之再生性
第四章：習題
第5章 其他常用的機率分配
5.1 柏努利試驗與柏努利分配
5.2 二項分配
5.2.1 機率函數
5.2.2 二項分配之圖形
5.2.3 二項分配之性質
5.2.4 二項分配機率與累積機率之求法
5.3 幾何分配
5.3.1 機率函數
5.3.2 幾何分配之應用
5.4 普松分配
5.5 對數常態分配
5.6 韋伯分配
5.7 極端值分配
5.8 常用機率分配綜合表
第五章：習題
第6章 抽樣分配
6.1 抽樣方法
6.1.1 非機率抽樣
6.1.2 機率抽樣法
6.2 抽樣分配
6.3 樣本平均數分配
6.4 卡方( χ2 )分配
6.5 t-分布
6.6 F-分配
第六章：習題
第7章 估計
7.1 估計
7.1.1 估計的誤差
7.1.2 參數(母數)的估計
7.2 母體平均數( μ)的估計
7.2.1 一個母體平均數之估計
7.2.2 容許界限或容許空間
7.2.3 兩個母體平均數差之區間估計
7.3 變異數之區間估計
7.4 母體比例區間估計
7.4.1 一個母體比例區間估計
7.4.2 兩個母體比例差區間估計-大樣本
7.5 抽樣樣本數n之推定
7.5.1 均數μ推估所需之採樣數
7.5.2 比例p所需之樣本
第七章：習題
第8章 假設檢定
8.1 假設檢定
8.1.1 假設檢定基本原理
8.1.2 假設檢定的誤差
8.1.3 單尾檢定與雙尾檢定
8.1.4 假設檢定之步驟
8.2 平均值μ之假設檢定
8.2.1 一個母體平均值μ之假設檢定
8.2.2 兩個母體平均值之假設檢定
8.3 變異數假設檢定
8.4 比例假設檢定
8.5 無母數檢定
8.6 機率分配密合度檢定
8.6.1 卡方( χ2)密合度檢定
8.6.2 Kolmogorov-Smirnov (K-S)密合度檢定
8.7 卡方獨立性檢定與關聯性檢定
8.8 符號檢定
8.8.1 符號檢定之原理與方法
8.8.2 中位數符號檢定法
8.8.3 魏克生符號等級檢定法
8.8.4 魏克生等級和檢定法
8.9 隨機性檢定—連檢定法
第八章：習題
第9章 變異數分析
9.1 變異數分析和實驗設計
9.2 一因子變異數分析
9.3 二因子變異數分析
9.3.1 二因子未重覆試驗之變異數分析
9.3.2 隨機集區設計與變異數分析
9.3.3 二因子等次數重覆試驗變異數分析
第九章：習題
第10章 相關與迴歸分析
10.1 前言
10.2 簡單相關與相關係數
10.3 簡線型迴歸分析
10.3.1 簡線型迴歸方程式
10.3.2 迴歸係數之估計
10.3.3 迴歸變異數分析
10.3.4 迴歸方程式之判定係數
10.3.5 迴歸線的信賴界限帶
10.3.6 殘差分析
10.3.7 迴歸模式之修正
10.4 複相關與複相關係數
10.5 複迴歸分析
10.5.1 複迴歸方程式
10.5.2 平面複迴歸分析
10.6 應用EXCELL求最佳複迴歸模式
10.6.1 所有可能迴歸法
10.6.2 逐步迴歸法
第十章：習題
第11 時間數列分析
11.1 概論
11.2 時間數列的種類與判定方法
11.3 時間數列模式分析
11.4 傳統時間數列模式分析
11.4.1 長期趨勢
11.4.2 移動平均法與預測
11.5 季節變動
11.6 應用EXCEL 預測未來
第十一章：習題
統計附表
附表1：常態分配
附表2：t-分配
附表3：χ2分配
附表4：K-S檢定臨界值，Dn( 雙尾檢定)
附表5：柯亨λ參數表
附表6：魏克生(Wilcoxon)符號等級檢定表
參考資料
索引
图书序言
- ISBN：9786260115005
- 叢書系列：教育學習
- 規格：平裝 / 328頁 / 19 x 26 x 1.64 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：專業/教科書/政府出版品> 政府出版品> 教育學習> 教育研究
图书试读
序
對學環境工程的人來說，統計學是一門實用的學科，比起微積分、工程數學或流體力學簡單易學，但很多人學了統計學後，常常無法學以致用於工作上。為何會這樣？主要是在學校修課時期，還修了其他課程，除了上課外，還要撥出很多時間參加課外活動及忙於生活雜事，上完課後沒有馬上複習和練習。然而，沒有熟讀前面的定義定理，後面的單元常一知半解，等到交作業或考試的時候，才拿起講義或課本應付一下。而且如果一陣子沒接觸到，很快就會忘記，更不用談到要應用。
筆者在國立成功大學教工程統計近三十年，常覺得很多學生學不好，除了上面原因之外，尚有下列幾點原因：
1.課本作者不是環境工程領域的專家學者，內容、例題或習題常與環境無關，使學生學了不知如何應用，而失去學習的動力。
2.課本內容太多，尤其是原文的工程統計學課本，在有限的上課時數無法上完。
3.課本的習題太多，雖然每題都有答案，但沒有解題過程，學生習題練習時，遇到不會的無法繼續做下去，失去練習的機會。
4.統計分析須處理大量數據，且計算繁瑣，往往需要統計軟體計算，但很多軟體使用上須使用程式語言，需要另外學習，或需要購買軟體版權，均會增加學習負擔。
爰筆者依據過去在環工實務上豐富的經驗，撰寫本書以供學習環境工程學科或正從事環境工程業務之用，本書特色有：
1.課本的內容含例題都與環境工程或科學有關的統計，每章後面都有精選習題，題目不多，均按照該章的次序和例題排列。目錄內的QR code條碼，是習題的詳解過程和教師上課的Power Point (PPT)檔。
2.本書除了說明統計的原理之外，例題解題大部分用EXCEL的統計軟體計算。因為這個軟體很普遍且大家都會使用，對於大部分之統計問題，尤其基礎統計都足夠使用。
3.統計學是前後連貫的，上到後面常需用到前面的定理或公式，所以每上完一節或兩節統計課，回去後用一、二十分鐘時間複習該天上課的內容，學習上可事半功倍。
本書經數年編寫，承蒙成大前管理學院院長陳順宇教授、統計系前系主任楊明宗教授、溫敏杰教授及鄭碧娥老師的指教；也感謝中央研究院探研究中心助理施郁庭博士與新竹縣環保局溫隆懋技正幫忙校對，以及成大出版社吳儀君小姐提供出版建議，作者在此致最大之謝意。
本書雖經數次修改與校閱，難免有疏漏之處，懇請各界專家及讀者不吝指正，不勝感激。
對學環境工程的人來說，統計學是一門實用的學科，比起微積分、工程數學或流體力學簡單易學，但很多人學了統計學後，常常無法學以致用於工作上。為何會這樣？主要是在學校修課時期，還修了其他課程，除了上課外，還要撥出很多時間參加課外活動及忙於生活雜事，上完課後沒有馬上複習和練習。然而，沒有熟讀前面的定義定理，後面的單元常一知半解，等到交作業或考試的時候，才拿起講義或課本應付一下。而且如果一陣子沒接觸到，很快就會忘記，更不用談到要應用。
筆者在國立成功大學教工程統計近三十年，常覺得很多學生學不好，除了上面原因之外，尚有下列幾點原因：
1.課本作者不是環境工程領域的專家學者，內容、例題或習題常與環境無關，使學生學了不知如何應用，而失去學習的動力。
2.課本內容太多，尤其是原文的工程統計學課本，在有限的上課時數無法上完。
3.課本的習題太多，雖然每題都有答案，但沒有解題過程，學生習題練習時，遇到不會的無法繼續做下去，失去練習的機會。
4.統計分析須處理大量數據，且計算繁瑣，往往需要統計軟體計算，但很多軟體使用上須使用程式語言，需要另外學習，或需要購買軟體版權，均會增加學習負擔。
爰筆者依據過去在環工實務上豐富的經驗，撰寫本書以供學習環境工程學科或正從事環境工程業務之用，本書特色有：
1.課本的內容含例題都與環境工程或科學有關的統計，每章後面都有精選習題，題目不多，均按照該章的次序和例題排列。目錄內的QR code條碼，是習題的詳解過程和教師上課的Power Point (PPT)檔。
2.本書除了說明統計的原理之外，例題解題大部分用EXCEL的統計軟體計算。因為這個軟體很普遍且大家都會使用，對於大部分之統計問題，尤其基礎統計都足夠使用。
3.統計學是前後連貫的，上到後面常需用到前面的定理或公式，所以每上完一節或兩節統計課，回去後用一、二十分鐘時間複習該天上課的內容，學習上可事半功倍。
本書經數年編寫，承蒙成大前管理學院院長陳順宇教授、統計系前系主任楊明宗教授、溫敏杰教授及鄭碧娥老師的指教；也感謝中央研究院探研究中心助理施郁庭博士與新竹縣環保局溫隆懋技正幫忙校對，以及成大出版社吳儀君小姐提供出版建議，作者在此致最大之謝意。
本書雖經數次修改與校閱，難免有疏漏之處，懇請各界專家及讀者不吝指正，不勝感激。
成功大學環境工程系名譽教授
溫清光
謹識
溫清光
謹識
用户评价
评分
这本书在处理**非参数统计方法**时，展现出一种明显的滞后和不情愿。在环境科学中，由于数据采集的局限性或底层过程的内在随机性，很多关键变量的分布根本无法满足传统参数方法的严格正态性假设。我本指望这本书能详细介绍诸如**秩和检验**（如Mann-Whitney U检验）在比较不同保护区生态群落结构时的应用，或者更先进的**核密度估计**（KDE）在估计稀有物种分布时的优势和限制。然而，这些非参数工具仅仅被当作是参数方法的“备用选项”来介绍，缺乏对它们在特定环境情境下为何优越的深入剖析。例如，当处理两个或多个群组的分布形状存在显著差异时，参数T检验的失效性，以及非参数方法如何优雅地绕开这些陷阱，书中都没有给出令人信服的论证和示例。这使得这本书更像是一本针对理想化数据集的理论练习手册，而非指导现实世界环境研究的实用指南。
评分这本所谓的“环境统计学”——恕我直言，读完之后我最大的感受是，它压根就没怎么深入到我真正关心的那些前沿和实际应用领域。 比如，我期望看到更多关于**空间计量模型**在环境科学中如何应用的案例，特别是涉及到污染物扩散和生态敏感性评估时，那些复杂的空间自相关性和异质性处理方法，这本书里讲得简直是蜻蜓点水。它花了大量的篇幅去讲解最基础的描述性统计和假设检验，这对于一个稍微有点基础的研究生来说，无异于浪费时间。更别提**贝叶斯方法**在处理环境不确定性时的强大之处，书里几乎没有提及，或者只是在一个脚注里一带而过。现在的环境数据越来越复杂，充满了缺失值、异常值和高维特征，急需更先进的机器学习算法来辅助分析，比如随机森林或梯度提升树在预测空气质量指数（AQI）方面的应用，这本书完全没跟上这个节奏。读完感觉像是回到了上世纪九十年代的统计教材，完全脱节于当代环境科学研究的实际需求。我需要的是能指导我处理真实世界复杂数据的“武器”，而不是这些温吞水的理论基础回顾。
评分让我聚焦于**模型选择与评估**这一关键环节，我感到极度失望。书里似乎完全忽略了**信息论模型选择标准**的现代发展，如AICc、BIC的细微差别及其在小样本环境数据中的应用。更不用提在处理多重共线性严重的环境因子时，如何系统地进行**变量降维**（如主成分分析或因子分析）的详细流程指导。我真正想知道的是，当面对一个包含数百个环境指标的复杂回归模型时，如何科学地进行模型简化和正则化（如Lasso或Ridge回归）以避免过拟合。这本书仅仅停留在传统的F检验和R方上打转，这在处理高维环境数据集时，几乎是不可用的。对于模型诊断部分，它也仅仅提到了残差的正态性和独立性，对于更重要的**异方差性**和**过度分散**（overdispersion）的系统性处理策略，例如采用广义线性混合模型（GLMMs），只是潦草地提及，缺乏实际操作的深度和案例支撑。这种浅尝辄止的态度，使得读者无法建立起稳健的模型构建思维。
评分翻开这本书，我首先注意到的是其在**时间序列分析**部分的叙述方式，简直令人费解。作者似乎固执地停留在ARIMA模型的基本框架内，对于处理环境数据的非线性和季节性波动，尤其是那些由气候变化引起的长期趋势和短期极端事件叠加的复杂结构，给出的方法显得极其保守和不足。例如，在分析河流径流量或极端高温频率时，我们需要更精细的**状态空间模型**或者利用**高频数据**的强大工具，这本书提供的只是教科书式的平稳性检验和差分操作。更令人沮丧的是，它对**非常态时间序列**的处理几乎是空白，而环境数据（如物种丰度、污染浓度峰值）天然就倾向于泊松或负二项分布。我本来希望能看到一些关于时间序列分解的非参数方法，或者如何用先进的谱分析技术来识别潜在的环境周期，结果全是我在本科阶段就学过的东西，实在是缺乏实操价值和创新性。这对于一个声称是“统计学”专著的定位来说，是致命的缺陷。
评分这本书对于**数据可视化**和**数据叙事**的篇幅少得可怜，这对于任何现代科学领域来说都是一种原罪。环境统计的最终目的，是将复杂的数学结论转化为政策制定者和公众能够理解的直观信息。然而，这本书充斥着大量的公式推导和冗长的文字描述，却很少展示如何利用**ggplot2**（或其他现代绘图包）来创建具有冲击力的图表。我期待看到如何使用**交互式可视化**技术（如Shiny应用或Plotly）来动态展示污染物的时空分布变化，或者如何构建**小型多变量地图**来比较不同流域的生态健康指标。书中提供的图例极其简陋，多为黑白的、静态的散点图和直方图，完全无法体现现代环境研究中对空间异质性和分布形态的精细捕捉能力。说实话，如果读者无法通过视觉有效理解数据的分布和模型的拟合情况，那么再精妙的统计模型也只是象牙塔里的游戏，这本书在这方面严重失职。
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