基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
微生物生物地理学主要研究微生物的分布格局及其驱动机制,经典频率数理统计方法是当前该研究领域中广泛使用的统计方法.近年来,贝叶斯推断作为重要的随机模拟数理统计方法正不断地应用于土壤微生物生物地理学的研究中.介绍了贝叶斯推断与经典频率数理统计的区别;描述了贝叶斯推断在土壤微生物生物地理学研究中的基本分析流程,包括模型构建、模型拟合和模型优化;评价了贝叶斯推断在该研究领域中的自身优势、应用潜力和发展方向;并以岛屿生物地理学理论为研究框架,利用模拟数据,进行了贝叶斯推断流程演示.提出贝叶斯推断未来有望成为研究土壤微生物生物地理学中复杂数据和开展模型模拟的重要工具之一,在土壤微生物生物地理学中具有广阔的应用前景.
推荐文章
土壤微生物生物地理学研究进展
微生物生物地理学
微生物多样性
群落结构
种-面积关系
距离-衰减关系
理论
大数据时代土壤微生物地理学研究综述
土壤微生物
生物地理学
高通量测序
大数据
基因地理学
土壤微生物生物地理学:国内进展与国际前沿
土壤微生物分布
驱动机制
群落构建过程
共存网络
微生物预测
微生物生物地理学研究进展
微生物生物地理学
种-面积关系
距离-衰减关系
种-时间关系
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 贝叶斯推断在土壤微生物生物地理学中的应用
来源期刊 科技导报 学科
关键词 土壤微生物生物地理学 贝叶斯推断 经典频率统计 马尔科夫链蒙特卡洛抽样
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目 专题:土壤生态学|Exclusive:Soil Ecology
研究方向 页码范围 112-120
页数 9页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2022(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
土壤微生物生物地理学
贝叶斯推断
经典频率统计
马尔科夫链蒙特卡洛抽样
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技导报
半月刊
1000-7857
11-1421/N
大16开
北京市海淀区学院南路86号
2-872
1980
chi
出版文献量(篇)
11426
总下载数(次)
48
论文1v1指导