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第1章 ForStat简介1

1.1 ForStat概述1

1.2数据窗口概述1

1.3数据的输入与编辑2

1.3.1数据区和变量2

1.3.2数据的输入或修改3

1.4数据预处理3

1.4.1变量定义3

1.4.2改变多个变量类型4

1.4.3变量变换4

1.4.4标准化6

1.4.5排序7

1.4.6按关键字分组7

1.5数据的抽样9

1.5.1按条件抽样9

1.5.2随机抽样11

1.5.3 按权重抽样11

1.6数据文件的输入与输出12

1.6.1打开ForStat数据12

1.6.2打开DBASE数据12

1.6.3打开FoxPro数据表13

1.6.4打开Excel数据13

1.6.5打开Access数据14

1.6.6使用ODBC功能14

1.6.6.1第一次使用该数据库（注册驱动程序，打开表单）14

1.6.6.2打开已注册的ODBC数据16

1.6.7打开文本文件16

1.6.8打开结果文件16

1.6.9 保存数据文件17

1.6.10数据文件的打印17

1.6.11设置输出格式17

1.7分组计算18

1.7.1设置分组计算状态18

1.7.2分组计算例18

1.8结果窗口20

1.8.1结果窗口概述20

1.8.2文本控件的编辑20

1.8.3图形控件的编辑20

1.9直接绘制图形程序27

1.9.1成对变量绘图27

1.9.2分类变量绘图30

1.10结果文件的保存与打印31

习题131

第2章 数学工具33

2.1非线性方程组的一个根33

2.1.1非线性方程组概念和用途33

2.1.2计算方法33

2.1.3应用实例34

2.2表达式的导函数36

2.3矩阵代数37

2.3.1单矩阵运算37

2.3.1.1单矩阵运算的功能37

2.3.1.2各种单矩阵运算的定义37

2.3.1.3应用示例39

2.3.2双矩阵运算41

2.3.2.1双矩阵运算定义41

2.3.2.2应用示例41

2.4矩阵混合运算43

2.4.1矩阵混合运算的功能概述43

2.4.2数据类型和语句44

2.4.2.1数据类型和赋值语句44

2.4.2.2简单语句和运算46

2.4.2.3循环语句For；Next47

2.4.2.4循环语句Do；Loop48

2.4.2.5条件语句If；Elseif；Else；End48

2.4.2.6转向语句Goto#字符串；#字符串49

2.4.3计算公式49

2.4.3.1运算符号49

2.4.3.2数学函数和矩阵函数53

2.4.3.3表矩阵tab（）和表变量61

2.4.4菜单命令62

2.4.4.1文件62

2.4.4.2运行（快捷键Ctrl＋R）63

2.4.4.3矩阵管理63

2.4.4.4编辑63

2.4.4.5输出位数63

2.4.4.6取消折排63

2.4.5矩阵混合运算示例64

2.4.5.1代数运算例64

2.4.5.2取子矩阵和子矩阵置换例65

2.4.5.3矩阵函数运算之例66

2.4.5.4 矩阵运算应用二例66

2.4.5.5 流程控制语句示例69

习题270

第3章 常用统计分析71

3.1统计量计算71

3.1.1计算概述71

3.1.2计算方法71

3.1.3应用实例72

3.2线性回归75

3.2.1通常一元线性回归77

3.2.1.1概念77

3.2.1.2计算方法77

3.2.1.3常用线性化公式79

3.2.1.4关于病态方程79

3.2.1.5 应用实例80

3.2.2双重筛选逐步回归及多元线性回归86

3.2.2.1概述86

3.2.2.2应用实例86

3.2.2.3计算方法89

3.2.3一元线性模型概论91

3.2.3.1概念91

3.2.3.2带限制的一元线性模型中参数的估计94

3.2.3.3假设检查（方差分解与方差分析）94

3.2.3.4一元线性模型的预估95

3.3非线性回归95

3.3.1一元非线性回归96

3.3.1.1概念96

3.3.1.2用法96

3.3.1.3应用实例98

3.3.1.4关于目标函数和计算方法103

3.3.2 多元非线性回归106

3.3.2.1概念106

3.3.2.2用法106

3.3.2.3应用实例108

3.3.2.4关于权重和计算方法114

3.4数量化方法115

3.4.1数量化方法Ⅰ（包括定性变量的回归）116

3.4.1.1概念和用途116

3.4.1.2计算方法118

3.4.1.3应用实例118

3.4.2数量化方法Ⅱ121

3.4.2.1概念和用途121

3.4.2.2原理和计算方法122

3.4.2.3应用实例124

3.4.3数量化方法Ⅲ127

3.4.3.1概念和用途127

3.4.3.2计算方法127

3.4.3.3应用实例128

3.4.3.4原理130

3.4.4数量化方法Ⅳ131

3.4.4.1概念和用途131

3.4.4.2原理和计算方法132

3.4.4.3应用实例133

3.5方差（协方差）分析134

3.5.1方差（协方差）分析的概念134

3.5.1.1通常方差和协方差分析135

3.5.1.2方差（协方差）分析与线性模型136

3.5.2应用实例136

3.5.3数学原理和计算方法143

3.5.3.1方差分析模型的符号表达143

3.5.3.2根据符号表达式构造设计矩阵144

3.5.3.3方差分析中因子效应平方和的类型145

3.5.3.4方差（协方差）分析表147

3.5.3.5回归系数和预测148

3.6统计分布假设检查148

3.6.1概念和用途148

3.6.2计算方法150

3.6.2.1利用矩法或分位数回归法估计分布的未知参数150

3.6.2.2由估计的分布参数计算理论概率分布153

3.6.2.3构造卡方或Kolmoglov-Smirnov的统计量153

3.6.3应用实例154

3.6.3.1分组数据检查正态分布154

3.6.3.2已知部分参数检查韦布尔分布156

3.6.3.3原始数据检查Gamma分布158

3.6.3.4 幼苗更新的奈曼A型分布检查160

3.6.3.5负二项分布检查162

3.6.4分布函数的数学基础165

3.6.4.1基本概念165

3.6.4.2分布函数的参数估计166

3.6.4.3生成一个已知连续分布的随机样本的例167

3.6.4.4复合分布及其概率母函数168

3.7其他假设检查169

3.7.1两总体平均向量检查169

3.7.1.1用途169

3.7.1.2计算方法169

3.7.1.3应用实例170

3.7.2多总体平均向量和协方差矩阵假设检查171

3.7.2.1用途171

3.7.2.2计算方法171

3.7.2.3应用实例172

3.7.3回归方程适应性174

3.7.3.1用途174

3.7.3.2计算方法174

3.7.3.3应用实例174

3.8聚类分析176

3.8.1系统聚类176

3.8.1.1概念176

3.8.1.2计算方法177

3.8.1.3应用实例177

3.8.2逐步聚类179

3.8.2.1概念和用途179

3.8.2.2计算方法179

3.8.2.3应用实例180

3.8.3有序样本分类182

3.8.3.1概念182

3.8.3.2计算方法182

3.8.3.3应用实例183

3.9因子分析185

3.9.1含有定性因子的对应分析185

3.9.2主成分分析185

3.9.2.1概念和原理185

3.9.2.2计算方法186

3.9.2.3应用实例187

3.9.3主坐标分析189

3.9.3.1概念和用途189

3.9.3.2计算方法190

3.9.3.3应用实例190

3.10判别分析192

3.11典型相关分析192

3.11.1概念和原理192

3.11.2计算方法193

3.11.3应用实例194

习题3196

第4章 近代统计模型197

4.1线性联立方程组模型197

4.1.1概念197

4.1.1.1产生背景197

4.1.1.2内生变量和外生变量198

4.1.1.3标准形式198

4.1.1.4可识别性和限制方程199

4.1.1.5似乎不相关模型与线性联立方程组模型200

4.1.2计算方法200

4.1.3应用实例201

4.1.3.1简单的联立方程组202

4.1.3.2森林生态效益线性联立方程组205

4.1.3.3 Border森林蓄积联立方程组210

4.1.3.4似乎不相关经济模型214

4.1.4数学原理217

4.1.4.1联立方程组及可识别性的数学定义217

4.1.4.2 可识别性的判别条件218

4.1.4.3关于参数估计的几种方法219

4.2一元线性混合模型220

4.2.1概念220

4.2.1.1产生背景220

4.2.1.2一般定义221

4.2.1.3构造变量、组变量和目变量222

4.2.2使用方法222

4.2.2.1固定参数的设计方法222

4.2.2.2随机参数的设计方法224

4.2.2.3其他选项224

4.2.3应用实例225

4.2.3.1树木优势高混合模型225

4.2.3.2同时使用目变量和组变量的混合模型230

4.2.3.3固定参数中使用组变量的木材密度混合模型236

4.2.3.4固定参数使用权重变量240

4.2.3.5随机效应类型的设计方法的综合解释242

4.2.4数学原理251

4.2.4.1线性混合模型的符号表达式251

4.2.4.2根据固定效应构造表达式构造设计矩阵X252

4.2.4.3根据随机效应符号表达式构造设计矩阵Z253

4.2.4.4组变量和目变量在随机效应中的区别254

4.2.4.5线性混合模型方差矩阵的分解256

4.2.4.6混合模型方差矩阵参数的估计257

4.2.4.7模型系数和其他参数估计257

4.2.4.8线性混合模型的假设检查258

4.2.4.9 协方差矩阵的几种结构258

4.2.5 计算方法259

4.2.5.1参数估计的逐步规划法259

4.2.5.2参数估计的单纯形法261

4.3线性度量误差模型261

4.3.1概念261

4.3.1.1概念261

4.3.1.2三种结构263

4.3.2计算方法263

4.3.3应用实例264

4.3.4数学原理266

4.4非线性误差变量联立方程组模型268

4.4.1非线性度量误差模型的概念269

4.4.2非线性误差变量联立方程组269

4.4.3计算方法概述271

4.4.4应用实例272

4.4.4.1生态模型中的“级联模型”272

4.4.4.2树木生物量的非线性联立方程组模型275

4.4.4.3森林生态效益的非线性联立方程组模型279

4.4.4.4椭圆非线性度量误差模型284

4.4.5 数学原理286

4.4.5.1关于多元联立方程组模型的两个定义286

4.4.5.2非线性误差变量联立方程组模型的两种计算方法287

4.4.5.3搜索Y值的四种算法289

习题4290

第5章 林业常用模型291

5.1生长曲线291

5.1.1概念和用途291

5.1.2生长模型拟合算法291

5.1.2.1生长模型的分类291

5.1.2.2生长曲线的线性化和三参数迭代法292

5.1.3应用实例293

5.2立地指数曲线294

5.2.1概念295

5.2.1.1立地指数和立地指数曲线295

5.2.1.2导向曲线、同形和异形立地曲线簇296

5.2.1.3导向曲线法概述296

5.2.2由导向曲线生成立地指数曲线簇297

5.2.2.1传统立地指数曲线簇的计算297

5.2.2.2 应用实例298

5.2.3哑变量导向曲线和立地指数曲线301

5.2.3.1哑变量的立地指数曲线产生背景301

5.2.3.2哑变量的立地指数曲线算法301

5.2.3.3哑变量法生成同形立地指数曲线簇计算实例302

5.3地位级曲线308

5.3.1概念308

5.3.2生成算法308

5.3.2.1林分平均高生长的导向曲线的拟合308

5.3.2.2绝对残差的线性回归方程309

5.3.2.3用等离差法生成各地位级的平均高生长曲线簇309

5.3.3应用实例309

5.4标准木区分求积311

5.5三次样条标准木法313

5.5.1用途313

5.5.2三次样条计算方法313

5.5.3应用实例314

5.6林分材积生长量316

5.6.1材积差法316

5.6.1.1概念316

5.6.1.2计算方法316

5.6.1.3应用实例317

5.6.2林分表法319

5.6.2.1概念319

5.6.2.2 计算方法320

5.6.2.3应用实例320

5.7树干解析Ⅰ，Ⅱ型322

5.7.1树干解析方法的拓宽322

5.7.2计算方法323

5.7.3应用实例323

5.8收获调整331

5.8.1概念331

5.8.2应用实例332

5.8.3数学基础337

5.8.3.1线性规划的决策变量337

5.8.3.2 森林收获调整图式337

5.8.3.3线性规划的约束条件338

5.8.3.4线性规划约束方程的简化340

5.8.3.5 线性规划的目标函数和最优解342

5.9全林整体模型与林分密度控制图343

5.9.1建立全林整体模型343

5.9.1.1概念343

5.9.1.2数据要求344

5.9.1.3理论基础344

5.9.1.4建立实例345

5.9.1.5参数估计方法和原理347

5.9.2间伐、生长分析、林分密度控制图348

5.9.2.1林分生长、经营、密度控制的目的348

5.9.2.2计算的技术路线348

5.9.2.3间伐生长控制应用实例349

5.9.2.4计算方法及数学原理352

5.10林分空间结构分析355

5.10.1密度指数和竞争指数355

5.10.2 混交度356

5.10.3空间点分布格局分析357

5.10.3.1最近邻体分析357

5.10.3.2聚集指数R（k）358

5.10.3.3 Ripley K（d）分析359

5.10.3.4 Ripley K（d）类间分析360

5.10.3.5点Ripley K（d）聚集度分析361

5.10.4泊松分布和点过程基础361

5.10.4.1背景和基本概念361

5.10.4.2 泊松过程362

5.10.4.3泊松分布的点间距离362

5.10.4.4 Ripley K（d）的分布和期望363

5.10.4.5点过程抽样和边界效应364

5.10.5应用实例364

5.10.5.1密度指数和竞争指数364

5.10.5.2混交度和空间格局分析366

习题5369

第6章 数学规划模型370

6.1线性规划370

6.1.1一般线性规划370

6.1.1.1概念370

6.1.1.2应用实例371

6.1.1.3计算方法和数学原理374

6.1.2纯整数线性规划377

6.1.2.1概念377

6.1.2.2应用实例378

6.1.3混合整数规划380

6.1.3.1概念380

6.1.3.2应用实例381

6.1.3.3分枝定界法382

6.1.4 0-1规划383

6.1.4.1概念383

6.1.4.2应用实例383

6.1.4.3隐枚举法385

6.1.5指派问题386

6.1.5.1概念386

6.1.5.2应用实例386

6.1.5.3计算方法388

6.2非线性规划391

6.2.1概念和用途391

6.2.2应用实例392

6.2.3基本理论393

6.2.4单纯形法394

6.2.5可行方向法395

6.3动态规划395

6.3.1最优路径396

6.3.1.1概念和用途396

6.3.1.2应用实例396

6.3.1.3计算方法397

6.3.2投资优化399

6.3.2.1用途399

6.3.2.2计算方法399

6.3.2.3应用实例401

6.4计划评审402

6.4.1概念402

6.4.2计算方法404

6.4.3应用实例405

6.5投入产出407

6.5.1概念和用途407

6.5.2计算方法408

6.5.3应用实例409

习题6411

第7章 数量生态模型412

7.1数量分类412

7.1.1有序样本的聚类（最优分割法）412

7.1.1.1概念412

7.1.1.2应用实例413

7.1.2中心逐步修改聚类法414

7.1.2.1用途414

7.1.2.2计算方法说明414

7.1.2.3应用实例414

7.1.3基于等价关系的模糊聚类分析417

7.1.3.1用途417

7.1.3.2计算方法说明417

7.1.3.3应用实例418

7.1.4汉明距离分类419

7.1.4.1概念和用途419

7.1.4.2计算方法420

7.1.4.3应用实例422

7.2生态排序423

7.2.1典范分析424

7.2.1.1概念424

7.2.1.2计算方法424

7.2.1.3应用实例425

7.2.2对应分析RA/CA（相互平均法）428

7.2.2.1概念和用途428

7.2.2.2计算方法428

7.2.2.3应用实例428

7.2.3非线性映射分析431

7.2.3.1概念和用途431

7.2.3.2计算方法431

7.2.3.3应用实例433

7.3格局434

7.3.1时间序列的谐波分析434

7.3.1.1概念434

7.3.1.2原理与计算方法436

7.3.1.3应用实例436

7.3.2简单趋势面分析439

7.3.2.1概念和用途439

7.3.2.2计算方法441

7.3.2.3应用实例441

7.3.3典型趋势面分析443

7.3.3.1概念和用途443

7.3.3.2计算方法444

7.3.3.3应用实例444

7.4生物（生态）多样性的测度447

7.4.1生物群落多样性指数簇与标准多度曲线447

7.4.1.1概念447

7.4.1.2 计算方法448

7.4.1.3应用实例449

7.4.2物种本质多样性曲线及多重比较452

7.4.2.1概念452

7.4.2.2定义和计算453

7.4.2.3应用实例453

7.5极值概率分布在最大、最小值估计中的应用457

7.5.1最大、最小值估计程序的功能和用法457

7.5.2极值概率分布的概念和计算方法458

7.5.2.1概念458

7.5.2.2计算方法458

7.5.3应用实例459

7.5.4极值概率分布的数学原理461

习题7464

第8章 数量遗传模型465

8.1数量遗传与线性模型465

8.1.1数量遗传学中的线性模型465

8.1.1.1统计线性模型的应用466

8.1.1.2正规方程和参数估计467

8.1.1.3限制模型和效应平方和468

8.1.1.4统计线性混合模型的应用469

8.1.2两类线性遗传模型的概念470

8.2无性系和完全随机交配子代的遗传分析471

8.2.1无性系遗传材料472

8.2.1.1实验设计和计算方法472

8.2.1.2应用实例473

8.2.2无重复区组自由授粉子代材料476

8.2.2.1实验设计和计算方法476

8.2.2.2应用实例477

8.2.3单地点的重复区组（无交互作用的自由授粉子代材料）479

8.2.4单地点的重复区组（有交互作用的自由授粉子代材料）479

8.2.4.1实验设计和计算方法479

8.2.4.2 应用实例480

8.2.5多地点重复区组的自由授粉子代材料482

8.2.5.1实验设计和计算方法482

8.2.5.2应用实例484

8.3双亲本杂交设计遗传分析487

8.3.1双亲本杂交设计和配合力的概念487

8.3.2有交互作用的双亲本杂交模型488

8.3.3应用实例489

8.4北卡罗莱纳Ⅰ～Ⅲ型的遗传分析492

8.4.1北卡罗莱纳Ⅰ型子代材料492

8.4.1.1北卡罗莱纳Ⅰ型遗传设计的概念492

8.4.1.2北卡罗莱纳Ⅰ型线性模型中的遗传方差分解494

8.4.1.3一般配合力与特殊配合力494

8.4.1.4北卡罗莱纳Ⅰ型应用实例495

8.4.2 北卡罗莱纳Ⅱ型子代材料497

8.4.2.1北卡罗莱纳Ⅱ型遗传设计的概念497

8.4.2.2北卡罗莱纳Ⅱ型线性模型中的遗传分析498

8.4.2.3北卡罗莱纳Ⅱ型应用实例499

8.4.3北卡罗莱纳Ⅲ型子代材料501

8.4.3.1北卡罗莱纳Ⅲ型遗传设计的概念501

8.4.3.2北卡罗莱纳Ⅲ型线性模型中的遗传方差分解502

8.4.3.3北卡罗莱纳Ⅲ型应用实例503

8.5双列杂交设计的遗传分析505

8.5.1双列杂交设计的理论基础505

8.5.1.1双列杂交设计的概念505

8.5.1.2双列杂交的第1类一元线性模型506

8.5.1.3双列杂交配合力假设检查模型508

8.5.2双列杂交设计Ⅰ型的遗传分析512

8.5.2.1双列杂交Ⅰ型概述512

8.5.2.2遗传特征数的估计513

8.5.2.3应用实例514

8.5.3双列杂交设计Ⅱ型的遗传分析517

8.5.3.1双列杂交设计Ⅱ型概述517

8.5.3.2双列杂交Ⅱ型配合力线性假设检查模型517

8.5.3.3遗传特征数估计520

8.5.3.4应用实例520

8.5.4双列杂交设计Ⅲ型的遗传分析523

8.5.4.1双列杂交设计Ⅲ型概述523

8.5.4.2 双列杂交Ⅲ型配合力线性假设检查模型524

8.5.4.3遗传特征数估计527

8.5.4.4应用实例527

8.5.5双列杂交设计Ⅳ型的遗传分析530

8.5.5.1双列杂交设计Ⅳ型的概述530

8.5.5.2双列杂交Ⅳ型配合力线性假设检查模型531

8.5.5.3遗传特征数估计533

8.5.5.4应用实例533

8.6三重侧交遗传线性模型536

8.6.1三重侧交遗传线性模型概述536

8.6.1.1三重侧交试验设计536

8.6.1.2三重侧交试验设计的数据537

8.6.2三重侧交法的计算方法538

8.6.2.1生成显性、加性和上位性效应设计矩阵538

8.6.2.2上位性模型的遗传方差分析540

8.6.2.3加性线性的遗传方差分析541

8.6.2.4显性线性的遗传方差分析541

8.6.2.5三重侧交遗传特征数分析542

8.6.3三重侧交应用实例543

8.7通用线性混合遗传模型的遗传分析548

8.7.1含义和用途548

8.7.2界面设计及用法549

8.7.2.1系统界面设计549

8.7.2.2通用线性混合模型使用方法549

8.7.2.3使用通用线性混合模型疑难问题处理551

8.7.3通用模型的应用实例551

8.7.3.1自由授粉遗传材料551

8.7.3.2北卡罗莱纳Ⅰ型遗传材料553

8.7.3.3北卡罗莱纳Ⅰ型遗传材料的另一种模型设计555

8.7.3.4北卡罗莱纳Ⅱ型遗传材料的另一种模型设计560

8.7.3.5有缺失数据的双列杂交实验565

8.7.4通用线性混合遗传模型的原理568

8.7.4.1实现通用的技术路线568

8.7.4.2期望均方（EMS）的生成法则568

8.7.4.3加性、显性遗传方差和遗传特征数估计570

8.7.4.4随机效应的平方和570

8.7.4.5广义双列杂交遗传模型571

习题8575

参考文献576

附录 ForStat2.1全部函数580

后记585