第1章 R语言基础 1
1.1 R语言简介 1
1.1.1 R语言的开发历史 1
1.1.2 R语言的特色与功能 1
1.2 R语言的安装 2
1.2.1 R软件的安装 2
1.2.2 R软件包的安装 3
1.3 R软件包的使用与引用 4
1.3.1 软件包的载入、卸载与删除 4
1.3.2 R或相关软件包的引用 5
1.4 R使用简介 6
1.4.1 R的界面设置 6
1.4.2 R会话 6
1.4.3 当前工作目录 7
1.4.4 R命令 7
1.4.5 命名字符集 7
1.4.6 命令行的重复输入 8
1.4.7 R命令行的注释 8
1.4.8 保存先前命令产生的结果及变量的保存 8
1.4.9 获取帮助 9
1.4.10 R中对象的查找 13
1.4.11 获取和设定环境变量 14
1.5 R代码的编辑 14
1.6 R运行环境的定制 16
1.6.1 通过文件定制R环境 16
1.6.2 通过定义．First（）函数与．Last（）函数定制R环境 17
1.6.3 通过自定义普通函数执行初始化 17
第2章 R的数据 18
2.1 R的数据类型 18
2.1.1 数值型（numeric） 18
2.1.2 字符型（character） 18
2.1.3 复数型（complex） 19
2.1.4 逻辑型（logical） 19
2.2 R中的数据组织方式 19
2.2.1 向量 19
2.2.2 纯量 22
2.2.3 数组 22
2.2.4 数据框 24
2.2.5 列表 26
2.2.6 时间系列数据 27
2.2.7 因子 27
2.3 数据类型的判断与强制转换 29
2.3.1 数据类型的判断 29
2.3.2 数据类型的强制转换 29
2.4 数据的运算 30
2.4.1 数学运算 30
2.4.2 比较运算与逻辑运算 31
2.4.3 数据的操作函数 32
2.5 R中的对象 42
2.6 数据的输入与输出 45
2.6.1 数据的输入 45
2.6.2 其他格式文件的输入 48
2.6.3 数据的输出 54
2.6.4 R中的数据集 54
2.6.5 其他统计软件数据的读取 55
2.7 数据的编辑 55
2.7.1 数据编辑方法 55
2.7.2 数据的融合 56
第3章 R的图形绘制 58
3.1 图形设备 58
3.1.1 显示器图形设备 58
3.1.2 文件设备 59
3.1.3 打印机设备 60
3.2 绘图区域与坐标系统 60
3.2.1 设备区域 60
3.2.2 图形区域设置 61
3.2.3 坐标系统 66
3.3 高级绘图函数 67
3.3.1 简单的图形绘制 67
3.3.2 颜色绘制 68
3.3.3 文本字符 69
3.3.4 坐标轴 71
3.3.5 线 73
3.3.6 符号 75
3.4 其他高级绘图函数 75
3.4.1 直方图 75
3.4.2 柱状图 76
3.4.3 箱线图 77
3.4.4 饼图 78
3.4.5 QQ绘制 78
3.4.6 条件绘制 79
3.4.7 散点阵列图 80
3.4.8 地图绘制 81
3.4.9 位图数据的显示 82
3.5 低级绘图函数 83
3.5.1 添加图元 83
3.5.2 图形工具函数 85
3.5.3 图形边缘标注与图例绘制 86
3.5.4 轴绘制 87
3.6 图形叠加绘制 87
3.7 交互式图形函数 89
第4章 概率分布 91
4.1 单变量连续分布 91
4.1.1 单变量正态分布 91
4.1.2 对数正态分布 93
4.1.3 Gamma类分布函数 93
4.1.4 Beta类分布 96
4.2 单变量离散分布 97
4.2.1 二项分布 97
4.2.2 泊松分布 98
4.2.3 负二项分布 99
4.3 经验分布及随机采样 100
4.3.1 经验分布 100
4.3.2 基于样本的随机数 100
4.3.3 一个随机测试的例子 101
第5章 程序控制结构与函数 103
5.1 表达式 103
5.1.1 简单表达式 103
5.1.2 复合表达式 103
5.2 R的控制结构 103
5.2.1 分支结构 103
5.2.2 循环结构 107
5.3 函数 108
5.3.1 函数的定义 108
5.3.2 函数的参数 109
5.3.3 作用域 111
5.3.4 返回函数的函数 113
5.3.5 函数的编辑 113
5.3.6 程序调试 114
第6章 渔业模型及参数估计 118
6.1 渔业模型 118
6.1.1 模型的概念 118
6.1.2 渔业模型及假设 118
6.1.3 参数估计与模型选择的不确定性 119
6.2 模型参数的估计方法 121
6.2.1 最小二乘法估计 121
6.2.2 最大似然估计 127
6.2.3 贝叶斯参数估计 142
第7章 计算机模拟计算方法 147
7.1 随机检验 147
7.2 Jackknife方法 152
7.3 Bootstrap方法 154
7.3.1 一般Bootstrap方法 154
7.3.2 平衡Bootstrap方法 159
7.4 蒙特卡洛模拟 160
第8章 鱼类的生长 164
8.1 鱼类生长的数学模型 164
8.1.1 体长与体重关系模型 164
8.1.2 年龄与体长、体重的关系 164
8.2 参数估计 166
8.2.1 年龄与体长数据下的参数估计 166
8.2.2 对于标志放流类数据 170
8.2.3 其他生长方程的拟合 171
8.3 生长方程模型的选择与比较 172
8.3.1 生长方程模型的选择 172
8.3.2 生长方程模型的比较 173
第9章 亲体与补充量关系模型 184
9.1 繁殖模型 184
9.1.1 B-H模型 184
9.1.2 Ricker模型 185
9.1.3 Deriso-Schnute模型 186
9.1.4 环境因素在繁殖模型中的作用 186
9.1.5 繁殖模型的误差结构 186
9.2 参数估计 187
9.2.1 产卵生物量没有测量误差时的参数估计 187
9.2.2 产卵生物量存在测量误差时的参数估计 195
9.2.3 存在自相关性 198
9.2.4 基于贝叶斯的参数估计 200
第10章 世代动态模型 202
10.1 鱼类的死亡与世代数量的变化 202
10.2 单位补充量渔获尾数与产量 202
10.3 单位补充量产量模型的应用 204
10.3.1 计算不同F及开捕年龄下的单位补充量产量 204
10.3.2 等渔获量曲线图 208
10.3.3 F0.1 与Fmax 210
第11章 单位捕捞努力量渔获量 212
11.1 基本概念 212
11.1.1 捕捞努力量 212
11.1.2 单位捕捞努力量渔获量（CPUE） 212
11.1.3 CPUE与资源量的关系 213
11.1.4 CPUE与子区域CPUE的关系 214
11.1.5 CPUE的标准化 215
11.2 CPUE标准化模型与模型选择 216
11.2.1 CPUE标准化模型 216
11.2.2 模型的选择 220
11.3 CPUE标准化中需注意的问题与展望 221
11.3.1 捕捞量为零数据的处理 221
11.3.2 交互效应的处理 222
11.3.3 捕捞努力量的空间分布对CPUE标准化的影响 223
11.3.4 数据尺度对CPUE标准化的影响 223
11.3.5 多鱼种渔业的CPUE标准化 223
11.3.6 未来展望 223
11.4 CPUE标准化的例子 224
11.4.1 GLM模型对CPUE的标准化 224
11.4.2 贝叶斯方法对CPUE的标准化 229
11.4.3 GAM对CPUE进行标准化 232
11.4.4 一般线性混合模型对CPUE的标准化 235
11.4.5 广义估计方程对CPUE的标准化 240
第12章 生物量动态模型 246
12.1 渔业资源评估模型的基本结构 246
12.2 生物量动态模型的种群动态 247
12.2.1 种群生物量动态模型 247
12.2.2 Schaefer生物量动态模型 249
12.3 生物量动态模型的参数估计 250
12.3.1 回归方法 250
12.3.2 时间系列方法 254
12.3.3 Bootstrap方法估计参数的置信区间 257
12.3.4 贝叶斯方法 264
12.4 投影与风险分析 278
12.5 r的先验设置 280
参考文献 285