Environmental Data Analysis / Dormann, Carsten  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Environmental Data Analysis : An Introduction with Examples in R Tipo de documento: documento electrónico Autores: Dormann, Carsten, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIX, 264 p. 136 ilustraciones, 27 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-55020-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría  Estadísticas  Bioinformática  Silvicultura  Bioestadística  Teoría y métodos estadísticos Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: El análisis de datos ambientales es un libro de texto de introducción a la estadística para las ciencias ambientales. Abarca estadística descriptiva, inferencial y predictiva, centrada en el Modelo Lineal Generalizado. La idea clave detrás de este libro es abordar los análisis estadísticos desde la perspectiva de máxima verosimilitud, tratando esencialmente la mayoría de los análisis como problemas de regresión (múltiple). El lector conocerá las distribuciones estadísticas desde el principio y aprenderá a implementar modelos adecuados para los datos disponibles, que en las ciencias ambientales a menudo no tienen una distribución normal. Para hacer más manejable la curva de aprendizaje inicialmente pronunciada, cada capítulo estadístico va seguido de un recorrido en un capítulo instructivo correspondiente basado en R, que revisa la teoría y la aplica a los datos ambientales. De esta manera, se sienta una base coherente y ampliable en estadística paramétrica, que puede ampliarse en cursos avanzados. El contenido ha sido "probado en el campo" en varios años de cursos sobre estadística para Ciencias Ambientales, Geografía y Silvicultura impartidos en la Universidad. de Friburgo. . Nota de contenido: Preface -- The technical side: selecting a statistical software -- 1 Sample statistics -- 2 Sample statistics in R -- 3 Distributions, parameters and estimators -- 4 Distributions, parameters and estimators in R -- 5 Correlation and association -- 6 Correlation and association in R -- 7 Regression - Part I -- 8 Regression in R - Part I -- 9 Regression - Part II -- 10 Regression in R - Part II -- 11 The linear model: t-test and ANOVA -- 12 The linear model: t-test and ANOVA in R -- 13 Hypotheses and tests -- 14 Experimental Design -- 15 Multiple Regression -- 16 Multiple Regression in R -- 17 Outlook -- Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Environmental Data Analysis : An Introduction with Examples in R [documento electrónico] / Dormann, Carsten, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIX, 264 p. 136 ilustraciones, 27 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-55020-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría  Estadísticas  Bioinformática  Silvicultura  Bioestadística  Teoría y métodos estadísticos Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: El análisis de datos ambientales es un libro de texto de introducción a la estadística para las ciencias ambientales. Abarca estadística descriptiva, inferencial y predictiva, centrada en el Modelo Lineal Generalizado. La idea clave detrás de este libro es abordar los análisis estadísticos desde la perspectiva de máxima verosimilitud, tratando esencialmente la mayoría de los análisis como problemas de regresión (múltiple). El lector conocerá las distribuciones estadísticas desde el principio y aprenderá a implementar modelos adecuados para los datos disponibles, que en las ciencias ambientales a menudo no tienen una distribución normal. Para hacer más manejable la curva de aprendizaje inicialmente pronunciada, cada capítulo estadístico va seguido de un recorrido en un capítulo instructivo correspondiente basado en R, que revisa la teoría y la aplica a los datos ambientales. De esta manera, se sienta una base coherente y ampliable en estadística paramétrica, que puede ampliarse en cursos avanzados. El contenido ha sido "probado en el campo" en varios años de cursos sobre estadística para Ciencias Ambientales, Geografía y Silvicultura impartidos en la Universidad. de Friburgo. . Nota de contenido: Preface -- The technical side: selecting a statistical software -- 1 Sample statistics -- 2 Sample statistics in R -- 3 Distributions, parameters and estimators -- 4 Distributions, parameters and estimators in R -- 5 Correlation and association -- 6 Correlation and association in R -- 7 Regression - Part I -- 8 Regression in R - Part I -- 9 Regression - Part II -- 10 Regression in R - Part II -- 11 The linear model: t-test and ANOVA -- 12 The linear model: t-test and ANOVA in R -- 13 Hypotheses and tests -- 14 Experimental Design -- 15 Multiple Regression -- 16 Multiple Regression in R -- 17 Outlook -- Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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