Statistical Tools for Analyzing Water Quality Data
Statistical Tools for Analyzing Water Quality Data
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用于分析水质数据的统计工具
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
You‐Gan Wang
中科院分区：
文献类型：
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作者：
L. Fu;You‐Gan Wang
水质数据往往收集在不同的地点随着时间的推移，以改善水
质量管理水质数据通常表现出以下特点：
非正态分布、存在离群值、缺失值、低于检测限的值
（删失）和序列依赖性。必须采用适当的统计方法
分析水质数据时，得出有效的结论，从而提供有用的
水资源管理咨询。在本章中，我们将提供并演示各种
分析水质数据的统计工具，并介绍如何使用
一个统计软件R，通过各种统计方法分析水质数据。一
从萨斯奎汉纳河流域收集的数据集将用于展示各种
本章提供的统计方法。数据集可从网站下载
http://www.srbc.net/programs/CBP/nutrientprogram.htm.
Water quality data are often collected at different sites over time to improve water
quality management. Water quality data usually exhibit the following characteristics:
non-normal distribution, presence of outliers, missing values, values below detection limits
(censored), and serial dependence. It is essential to apply appropriate statistical methodology
when analyzing water quality data to draw valid conclusions and hence provide useful
advice in water management. In this chapter, we will provide and demonstrate various
statistical tools for analyzing such water quality data, and will also introduce how to use
a statistical software R to analyze water quality data by various statistical methods. A
dataset collected from the Susquehanna River Basin will be used to demonstrate various
statistical methods provided in this chapter. The dataset can be downloaded from website
http://www.srbc.net/programs/CBP/nutrientprogram.htm.
影响因子：
2
作者：
WEI, LJ
通讯作者：
WEI, LJ