R语言作为新兴的统计软件，以开源、自由、免费等特点风靡全球。生态环境领域研究内容广泛，数据常多样而复杂。利用R语言进行多元统计分析，从复杂的现象中发现规律、探索机制正是R的优势。
一：R语言基本操作及语法
1、R的获取和安装
2、R的数据类型
3、R的函数
4、R包的载入及使用
二：探索性数据分析
案例一：不同物种的多度分析
案例二：不同物种在样方中的空间分布
案例三：水文、地形等环境数据地图
三：相关性分析
1、不同变量之间的相关性分析
2、不同物种之间的差异及距离矩阵
3、图解关联矩阵
四：回归分析
1、用lm()拟合回归模型
2、一元及多元线性回归
3、多项式回归
4、回归诊断
5、选择最佳的回归模型
生物量对各因素的回归诊断图
五：聚类分析
案例：样方之间的不同类型聚类及比较
（单连接、完全连接、平均聚合聚类(UPGMA)、Ward最小方差聚类等）
两种聚类树及其比较
六：排序分析
1、主成分分析(PCA)
2、对应分析(CA)
3、主坐标分析(PCoA)
4、非度量多维尺度分析(NMDS)
七：数据空间分析
1、空间结构和空间分析概述
2、多元趋势面分析
3、基于特征根的空间变量和空间建模
4、多尺度排序（MSO）
八：生物多样性分析
1、生物群落的稀疏度分析
2、生物群落的alpha、beta和gamma多样性
