Analysis of Environmental Data by Dr. Kevin McGarigal
(Tue, Thu 9.30-10.45 am)
指定教材是Ecological Models and Data in R, by Benjamin M. Bloker
1.introduction
本章廣泛地概覽生態研究的哲學和技術, 若你對哲學不耐煩, 請直接跳到1.4節(哈哈!)
在生態研究中, 統計工具是用來結合模式(models)和資料(data)的, 有了統計之後, 我們不只可以回答"在不同處理下會有多少比例的種子長出不同的根?"的問題, 也可以回答像"本研究結果和理論是否一致?"或"我們有證據說種子和種子之間有變異存在嗎?"等問題.
Sandin和Pacala (2005)對珊瑚礁魚類的經典研究,證實這些魚類的群聚會吸引掠食者(predators)造訪或攻擊, 這種研究可以透過相關性分析或迴歸分析來進行, 但資料必須滿足常態分布或線性關係等條件; Sandin和Pacala用了更有力的方法, 他們建立模式(models), 而且他們用realistic binomial和Poisson probability distribution來描述資料的變異性, 而非常態分布.
(既然他叫我跳到1.4, 我就跳吧)
統計結果有3種: 頻率(frequentist), 貝氏機率(Bayesian)和或然率(likelihood-based).
頻率如Fisher, Neyman, Pearson; likelihood通常是估算最大或然率(maximum likelihood estimation) <--根本看不懂; Bayesian也是一種或然率, 經wiki得知是機率中的機率, 比如驗血的正確率有90%, 陰性和陽性的比例是99.5:0.5, 那某甲驗出來是陽性的機率是多少? 即使如此, 書裡寫的仍不是很懂.
若說頻率統計指的是一個真實狀態(true state), 那Bayesian就是實驗結果的事實(truth)....天啊太玄了 >"<
1.5. R的優缺點
1.6. 模式建立過程
1.7. R的補充
自立自強求生補充: 台大計中電子報[范素瑋/生態學與演化生物學所博士候選人]