庄树林编著的《环境数据分析》介绍了环境数据分析的基础理论、分析过程，并演示了多种软件的操作步骤。全书共14章，包括环境数据的分析描述、统计绘图、数据分布、统计假设检验、参数检验、非参数检验以及多种数据分析方法。本书重视环境数据分析的实际操作训练，将重点知识与环境实例紧密结合，在数据分析过程中，逐渐强化知识点的理解。例题中对软件操作及界面进行了详细介绍，完整展现了数据分析的思路和过程。
本书主要针对环境领域研究人员，满足其对数据统计分析的基本需求，适用于环境专业高年级本科生和研究生，对医学、生物学、农学、地理科学以及经济学等广大学科领域的学者、管理人员也有重要参考价值。

序
前言
第1章 环境数据分析概述
1.1 数据分析
1.2 数据基本类型
1.3 数据前处理
1.4 统计描述
1.4.1 频率分析
1.4.2 描述性分析
1.4.3 集中趋势的描述
1.4.4 离散趋势的描述
1.5 环境数据探索分析
1.6 环境数据图形化分析
1.6.1 条形图
1.6.2 箱图
1.6.3 线图
1.6.4 面积图
1.6.5 饼图
1.6.6 高低图
1.6.7 散点图
1.6.8 误差条形图
1.6.9 直方图
第2章 环境数据分布
2.1 数据总体与样本
2.1.1 总体与样本
2.1.2 样本统计量与总体参数
2.1.3 随机抽样
2.2 抽样分布
2.2.1 样本均值分布
2.2.2 t分布
2.2.3 x2分布
2.2.4 F分布
2.3 参数估计
2.3.1 点估计
2.3.2 置信区间估计
第3章 环境数据分布类型检验
3.1 小概率原理
3.2 统计假设检验基本思想
3.2.1 统计假设检验的基本步骤
3.2.2 统计假设检验的两类错误
3.2.3 双侧检验与单侧检验
3.3 几大分布类型检验
3.3.1 正态分布检验
3.3.2 二项分布检验
3.3.3 卡方检验
3.3.4 游程检验
3.3.5 Z检验
3.3.6 t检验
第4章 环境数据参数检验—t检验
4.1 t检验概述
4.1.1 t检验的概念
4.1.2 t检验的适用条件
4.2 单样本t检验
4.2.1 单样本t检验概述
4.2.2 SPSS分析过程
4.3 两独立样本t检验
4.3.1 两独立样本t检验概述
4.3.2 软件分析过程
4.4 配对样本t检验
4.4.1 配对样本t检验概述
4.4.2 软件分析过程
第5章 环境数据参数检验—方差分析
5.1 方差分析概述
5.1.1 定义和基本概念
5.1.2 基本思想和步骤
5.1.3 ANOVA应用
5.2 单因素方差分析
5.2.1 数学模型
5.2.2 单因素方差分析的进一步分析
5.2.3 单因素方差分析实例
5.3 双因素方差分析
5.3.1 无交互作用的双因素方差分析
5.3.2 有交互作用的双因素方差分析
5.4 多因素方差分析
5.5 重复测量方差分析
5.6 协方差分析
5.7 多元方差分析
5.8 常见试验设计的方差分析
5.8.1 完全随机设计
5.8.2 随机区组设计
5.8.3 配对设计
5.8.4 析因设计
5.8.5 正交设计
第6章 环境数据非参数检验
6.1 单样本非参数检验
6.1.1 二项检验
6.1.2 单样本卡方检验（检验）
6.1.3 K-S检验
6.1.4 游程检验
6.2 两配对样本非参数检验
6.2.1 符号检验
6.2.2 Wilcoxon符号秩检验
6.2.3 McNemer检验
6.3 两独立样本的非参数检验
6.3.1 两独立样本的卡方检验
6.3.2 曼-惠特尼U检验
6.3.3 两独立样本K-S检验
6.3.4 Wald-Wolfowitz游程检验
6.3.5 摩西最反应检验
6.4 多相关样本非参数检验
6.5 多独立样本非参数检验
第7章 环境数据相关分析
7.1 相关分析概述
7.2 相关分析方法
7.2.1 图表相关分析
7.2.2 协方差及协方差矩阵
7.2.3 相关系数
7.3 基于Excel的相关系数计算
7.4 双变量相关分析
7.4.1 双变量相关分析的概述
7.4.2 Pearson相关分析
7.4.3 Spearman等级相关分析
7.4.4 Kendall等级相关分析
7.5 偏相关分析
7.5.1 偏相关分析概述
7.5.2 偏相关分析的SPSS操作
7.6 距离相关分析
7.6.1 距离相关分析的基本原理
7.6.2 距离相关分析SPSS操作
第8章 环境数据回归分析
8.1 回归分析概述
8.2 线性回归分析
8.2.1 线性回归分析的基本原理
8.2.2 线性回归方程的显著性检验
8.2.3 基于Excel的回归分析
8.2.4 一元线性回归分析
8.2.5 多元线性回归分析
8.3 非线性回归分析
8.3.1 非线性回归分析基本原理及内容
8.3.2 非线性回归分析方法分类
8.3.3 非线性回归分析的SPSS操作
8.4 Logistic回归分析
8.4.1 Logistic回归分析的基本原理
8.4.2 二元Logistic回归分析
8.4.3 多元Logistic回归分析
8.5 多项式回归分析
8.5.1 多项式回归分析的基本原理
8.5.2 一元n次多项式回归分析
8.5.3 多元二次多项式回归分析
8.6 有序回归
第9章 环境数据时间序列分析
9.1 时间序列分析概述
9.1.1 时间序列
9.1.2 时间序列分析
9.2 数据预处理
9.2.1 定义日期
9.2.2 创建时间序列
9.2.3 替换缺失值
9.3 时间序列的图形化观察及检验
9.3.1 序列图
9.3.2 自相关图
9.3.3 互相关图
9.4 指数平滑模型
9.5 ARIMA模型
9.5.1 AR模型
9.5.2 MA模型
9.5.3 ARMA模型和ARIMA模型
9.6 季节分解模型
第10章