第12章群落参数统计分析群落生态学家在解释和测度动植物群落特征特性时面对的是一类特殊的统计问题。
有些群落研究，例如能量分析，只需要使用一般的统计学方法、原理，就可以对群落内物种的丰富度进行估计。
但是，有些群落研究，需要使用一些新的参数，在群落水平来度量各个群落之间的相似性(similarity)。
DPS系统提供了常用的群落相似性参数估计，包括二项分布系数和距离系数。
前者可根据定性或定量调查资料通过计算各个生物群落间的相似系数和不相似(距离)系数来描述各个样本间的相似性测度；后者则根据定量资料，对群落的相似性进行测度。
植物生态学家为分析群落格局与环境关系，使用了大量的多变量统计分析技术。
如聚类分析、非线性映射分析、对应分析、主成分分析、因子分析及典型相关分析等。
这些分析技术将在后面章节中介绍。
本章仅介绍极点排序分析技术和对排序效果进行检验的方法。
群落物种多样性(diversity)是群落最直观的特征。
目前描述群落特征，比较群落之间差异时，一般都是使用多样性指数。
因此多样性指数在当今群落生态学中的应用十分广泛。
为检验群落的异质性所设计的多样性指数，多年来沿着两个不同途径发展，一是应用统计抽样理论方法观察分析群落结构如何发生发展变化的, 如对数序列模型(Fisher et al.,1943)和对数正态分布模型(Preston, 1948)。
二是应用信息理论来评价群落结构的多样性，如Simpson 指数、Shannon指数。
两种方法的可应用性一直在争论之中，但都由于理论依据不够充分而谁也说服不了谁。
因此两大类方法目前都在应用着。
我们在此也都进行介绍。
生态位理论，自从MacArthur(1967)开拓性的工作以来，目前已是分析群落结构最有力的方法之一。
群落结构的分析，以及群落内竞争物种之间动态的互作的描述都离不开物种生态位参数的度量。
在DPS 数据处理平台上，我们提供了生态位宽度(niche breadth)和生态位重叠(niche overlap)指标的估计技术。
