Ｒによる数値生態学　群集の多様度・類似度・空間パターンの分析と種組成の多変量解析

生態学者の求める生物群集の多変量解析（相関と行列、クラスター解析、序列化、空間構造、群集の多様性）に特化したR解析本。

本書は3 名の生態学者の視点から多変量解析の主要な方法を解説しており、数値生態学とR言語による実装の橋渡しとなるものである。様々な探索的アプローチから始まり、相関と行列、クラスター解析、序列化の実例など、多変量解析の重要な構成要素を論理的に解説している。最後の2章では生態学における近年の重要な議題となっている空間構造や群集の多様性について触れる。これらは、記載的手法からはじまり、実験的、予測的など様々なアプローチを包含するものであり、現代の多変量の生態学的解析において生じる疑問に対応することのできる広いツールボックスを提供するものである。この第2 版ではR コードを刷新し、より快適で多様なアプリケーションに応えるものとなっている。また新しい特徴として、種の形質と環境の関係に関する研究や群集の多様性解析を含んでいる。

[原著: Numerical Ecology with R，2nd Edition，Springer，2018]

目次

第1章　序
　　1.1　なぜ数値生態学なのか?
　　1.2　なぜRなのか?
　　1.3　本書の読者層と構成
　　1.4　本書の使い方
　　1.5　データセット
　　1.6　役に立つ情報源についての確認
　　1.7　今がまさに...

第2章　探索的データ解析
　　2.1　目的
　　2.2　データの探索
　　2.3　結論

第3章　関連尺度および行列
　　3.1　目的
　　3.2　関連尺度の主なカテゴリ（概略）
　　3.3　Q モード：解析対象間の非類似度計算
　　3.4　R モード：変数間の従属行列の計算
　　3.5　種データの事前変換
　　3.6　結論

際4章　クラスター分析
　　4.1　目的
　　4.2　クラスタリングの概要
　　4.3　つながりに基づく階層的なクラスタリング
　　4.5　Ward 最小分散クラスタリング
　　4.6　柔軟なクラスタリング
　　4.7　階層的なクラスタリング結果の解釈と比較
　　4.8　非階層的なクラスタリング
　　4.9　環境データとの比較
　　4.10 種の集合
　　4.11 指標種
　　4.12 多変量の回帰樹木（MRT）
　　4.13 一元的クラスタリング手法としてのMRT
　　4.14 順次的クラスタリング
　　4.15 極めて異なるアプローチ：ファジークラスタリング
　　4.16 結論

第5章　制約のない序列化
　　5.1　目的
　　5.2　序列化の概要
　　5.3　主成分分析（PCA）
　　5.4　対応分析（CA）
　　5.5　主座標分析（PCoA）
　　5.6　非計量多次元尺度構成法（NMDS）
　　5.7　手書きのPCA 序列化関数

第6章　制約付き序列化
　　6.1　目的
　　6.2　制約付き序列化：概説
　　6.3　冗長性分析（RDA）
　　6.4　正準対応分析（CCA）
　　6.5　線形判別分析（LDA）
　　6.6　そのほかの非対称型の分析手法
　　6.7　 2 つ（あ　ほか

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